CO2地中貯留における機械学習応用：注入前評価、注入最適化、注入後モニタリングに関するレビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a structured overview of ML methods for CCS, useful for identifying research gaps and future directions.

🏢実務担当者:Highlights ML techniques that can reduce operational costs and enhance monitoring in real-world CCS projects.

🏛政策担当者:Offers evidence that ML can improve CCS reliability and reduce costs, supporting policy frameworks for large-scale deployment.

大気中のCO2濃度上昇は、地球規模の持続可能性目標の達成に対する重大な課題となっている。地質学的炭素隔離（GCS）は、温室効果ガス排出削減のための長期的な解決策を提供するが、その大規模展開は、コスト、不確実性、および操業リスクの面で限界に直面している。機械学習（ML）の最近の進歩は、注入前評価から注入後モニタリングに至るまで、炭素回収・貯留（CCS）ライフサイクルのあらゆる段階を強化する変革的機会をもたらしている。本レビューは、CCS応用におけるML統合を体系的に検証し、地質特性評価、注入最適化、プルーム予測、および漏出検出における役割に重点を置いている。Random Forest、Support Vector Regression、XGBoostを含むML手法と、異常検出および不確実性定量化に使用される新興の深層学習モデルについて、構造化された概要を提供する。実験的知見、モニタリング技術、およびリアルタイムデータ応用を要約し、シミュレーションの加速、コスト削減、および安全性保証の向上におけるMLの能力を例証する。さらに、Sleipner（ノルウェー）、Illinois Basin–Decatur（米国）、Boundary Dam（カナダ）、Gorgon（オーストラリア）、およびQuest（カナダ）などの実世界のケーススタディは、MLがフィールド規模のCCSプロジェクトにおいて性能、予測精度、および貯留信頼性をどのように向上させたかを実証している。本レビューは、既存の課題、データ不足、解釈可能性、および規制統合を特定して結論付け、拡張可能で自律的かつ安全なCO2貯留のための統合MLフレームワークを提案する。全体として、本研究は、世界のネットゼロ目標に整合した、信頼性が高く、費用対効果に優れ、持続可能な炭素管理ソリューションを達成するために人工知能を活用するための包括的なロードマップを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Rising atmospheric CO2 levels pose a critical challenge to achieving global sustainability targets. Geological carbon sequestration (GCS) offers a long-term solution for reducing greenhouse gas emissions, but its large-scale deployment faces limitations in cost, uncertainty, and operational risk. Recent advances in machine learning (ML) present transformative opportunities to enhance every stage of the carbon capture and storage (CCS) lifecycle, from pre-injection evaluation to post-injection monitoring. This review systematically examines ML integration in CCS applications, emphasizing roles in geological characterization, injection optimization, plume prediction, and leakage detection. It provides a structured overview of ML methodologies including Random Forest, Support Vector Regression, and XGBoost, along with emerging deep learning models used for anomaly detection and uncertainty quantification. Experimental insights, monitoring techniques, and real-time data applications are summarized to illustrate ML’s capability in accelerating simulations, reducing costs, and increasing safety assurance. Furthermore, real-world case studies such as Sleipner (Norway), Illinois Basin–Decatur (USA), Boundary Dam (Canada), Gorgon (Australia), and Quest (Canada) demonstrate how ML has enhanced performance, predictive accuracy, and storage reliability in field-scale CCS projects. The review concludes by identifying existing challenges, data scarcity, interpretability, and regulatory integration, and proposes a unified ML framework for scalable, autonomous, and secure CO2 storage. Overall, this study provides a comprehensive roadmap for leveraging artificial intelligence to achieve reliable, cost-effective, and sustainable carbon management solutions aligned with global net-zero objectives.

• openalex https://doi.org/10.3390/en19133104first seen 2026-07-20 04:48:55