冶金システムにおける知的エネルギー最適化と低炭素転換のための深層学習：レビュー
Deep learning for intelligent energy optimization and low-carbon transformation in metallurgical systems: A review (原題)
Zekun Li, Zhiqiang Yu, Lin Ma, Yuxin Zhang, Jijun Wu, Shijian Dong, Jie Yu, Shaoyuan Li, Wenhui Ma, Arunima Malik
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本レビューは、鉱石前処理から精錬・鋳造までの冶金生産チェーン全体を対象に、深層学習を用いたエネルギー最適化・排出制御・プロセス管理の研究を体系的に整理した。深層学習は省エネや排出モニタリング、リアルタイム最適化に有望だが、効果の大きさや検証条件はプロセスごとに異なる。データ品質やモデル汎化性、産業適応性が大規模実装の障壁であると指摘する。
English
This review synthesizes deep learning applications for energy optimization, emissions control, and intelligent process management across the metallurgical chain from ore pretreatment to casting. It finds promising potential for efficiency gains and real-time optimization, though evidence varies by process and validation. Data quality, model generalization, and industrial adaptability remain barriers to large-scale deployment.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
鉄鋼・非鉄など素材産業は日本のScope1排出の主要部分を占め、SSBJや有報でのScope3開示・移行計画策定が進む。本レビューはAIによる省エネ・排出管理の実装可能性を示し、日本企業の脱炭素投資判断やDX人材活用の参考になる。
In the global GX context
Energy-intensive industries are central to ISSB/CSRD transition-plan disclosure and decarbonization pathways. This review maps where deep learning can support emissions monitoring and process optimization, informing industrial decarbonization strategies and disclosure of credible abatement measures.
👥 読者別の含意
🔬研究者:冶金プロセスへの深層学習適用の現状と課題を俯瞰でき、今後の研究ギャップを特定するのに有用。
🏢実務担当者:素材メーカーの省エネ・排出管理へのAI導入検討において、適用領域と実装上の制約を把握できる。
🏛政策担当者:産業脱炭素政策において、AI活用による省エネ・排出削減の可能性とデータ基盤整備の必要性を示唆する。
📄 Abstract（原文）
The metallurgical industry is one of the largest industrial energy consumers and a major contributor to global carbon emissions. Therefore, improving energy efficiency while reducing emissions has become a key path towards sustainable industrial development and carbon neutrality. However, complex physicochemical interactions, strong process coupling, and dynamic operating conditions continue to limit the effectiveness of traditional optimization methods. This review systematically synthesizes the applications of deep learning in energy optimization, emissions control, and intelligent process management across the metallurgical production chain, including ore pretreatment, smelting, refining, and casting. Existing studies demonstrate the potential of deep learning to improve energy efficiency, support emissions monitoring and control, and enhance real-time process optimization, although the magnitude and evidence of these benefits vary across processes and validation conditions. Despite rapid progress, large-scale industrial deployment is still limited by data quality, model generalization, and industrial adaptability. The system framework developed in this review highlights the potential of deep learning in supporting energy-efficient production, emission reduction, and intelligent process management across the metallurgical system, while also providing scalable insights into the sustainable transformation of other energy-intensive industries.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.seta.2026.105404first seen 2026-09-23 04:59:06
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