Evaluation and prediction of greenhouse gas emission of lead smelting system based on CF-EEMD-LSSVR
CF-EEMD-LSSVRに基づく鉛製錬システムの温室効果ガス排出の評価と予測 (AI 翻訳)
Luo X.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、CF-EEMD-LSSVRという機械学習モデルを用いて鉛製錬システムからの温室効果ガス排出量を評価・予測する手法を提案している。このモデルは複雑な排出データのパターンを捉えることで、高精度な予測を実現する。鉛製錬業界における排出管理と削減戦略の策定に貢献する。
English
This paper proposes a CF-EEMD-LSSVR machine learning model to evaluate and predict greenhouse gas emissions from lead smelting systems. The model captures complex emission patterns, achieving high prediction accuracy. It contributes to emission management and reduction strategies in the lead smelting industry.
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
日本では鉛製錬業界は小規模だが、産業プロセスからのGHG排出監視はGX戦略の一部である。本手法は日本の製錬所にも応用可能で、SSBJ報告や排出量取引への活用が期待される。
In the global GX context
Globally, this work provides a novel AI-based method for industrial GHG emission prediction, relevant for emission trading and disclosure under TCFD/ISSB. It can be adapted to other smelting or heavy industries.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Novel application of combined machine learning to industrial emission prediction; method can be extended.
🏢実務担当者:Enables more accurate emission monitoring and forecasting for smelting operations.
🏛政策担当者:Supports development of industry-specific emission baselines and verification tools.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85048938639first seen 2026-06-14 04:42:03
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。