炭素回収・利用・貯留・輸送における機械学習：温室効果ガス削減への応用に関するレビュー

日本語

CCUSおよびCO2輸送の各段階における機械学習の応用を概観したレビュー論文。回収プロセスの最適化、貯留層評価、漏洩検知、輸送網の運用効率化などへのML活用を整理し、GHG削減への貢献可能性を論じる。CCUSの実装コストと性能予測の精度向上が鍵となる点を示唆する。

English

A review surveying machine-learning applications across carbon capture, utilization, storage, and CO2 transportation. It organizes ML use for process optimization, storage-site characterization, leak detection, and transport network efficiency, framing their contribution to GHG reduction. The work highlights predictive accuracy and cost reduction as key levers for CCUS deployment.

日本のGX文脈において

日本はCCUSをGX推進戦略・エネルギー基本計画の脱炭素技術として位置づけており、本レビューは国内のCCS事業化・コスト低減検討に技術的示唆を与える。ただし開示・会計面の論点は含まず、SSBJ対応とは直接結びつかない。

In the global GX context

CCUS is a pillar of many national net-zero strategies and increasingly appears in transition plans and climate-disclosure narratives. This review adds a technical lens on how ML can improve CCUS performance and cost, informing the credibility of CCUS-based decarbonization claims under TCFD/ISSB transition-plan disclosure.