Artificial intelligence–driven evolution and system integration for geological carbon capture, utilization, and storage

日本語

本論文は、地質系CCUS（CO2回収・有効利用・貯留）における人工知能（AI）の適用とシステム統合を論じる。AIによる最適化・予測がCCUSの効率向上とコスト削減に寄与し、統合システムの設計・運用を高度化する。実証事例を通じて、AI技術がCCUSの実用化を加速する可能性を示唆する。

English

This paper discusses the application of artificial intelligence (AI) and system integration in geological carbon capture, utilization, and storage (CCUS). AI-driven optimization and prediction enhance efficiency and reduce costs, advancing integrated system design and operation. Case studies suggest that AI can accelerate CCUS deployment for climate mitigation.

日本のGX文脈において

日本政府はCCUSを重要政策に位置づけ、GX（グリーントランスフォーメーション）の柱としている。AIとCCUSの統合は、日本企業の技術革新と国際競争力強化に直結し、SSBJ開示や投資家対応にも影響を与える可能性がある。本論文は、日本のCCUS戦略におけるAI活用の方向性を示す参考資料となる。

In the global GX context

Globally, CCUS is recognized as a critical technology for achieving net-zero emissions, with the IEA and IPCC emphasizing its role. The integration of AI into CCUS systems aligns with the digitalization trend in climate tech, offering potential for cost reduction and scalability. This paper contributes to the growing literature on AI-enabled decarbonization, relevant to ISSB and TCFD frameworks.