Knowledge-based rigorous machine learning techniques to predict the deliverability of underground natural gas storage sites for contributing to sustainable development goals

日本語

本論文は、地下天然ガス貯蔵サイトの供給能力を予測するための知識ベースの機械学習手法を提案する。持続可能な開発目標（SDGs）への貢献を目指し、エネルギー供給の安定性と環境負荷低減に資する。具体的な手法や結果は抄録がないため不明だが、エネルギー転換における貯蔵インフラの重要性を示す。

English

This paper proposes knowledge-based machine learning techniques to predict the deliverability of underground natural gas storage sites, aiming to contribute to the Sustainable Development Goals (SDGs). It addresses the stability of energy supply and environmental impact reduction. Specific methods and results are unclear due to lack of abstract, but it highlights the importance of storage infrastructure in energy transition.

日本のGX文脈において

日本では、天然ガスはエネルギー転換期の橋渡し燃料とされ、地下貯蔵施設の効率的運用はエネルギー安全保障に直結する。本手法は、LNG基地や都市ガス供給の最適化に応用可能で、GX投資判断の一助となる。

In the global GX context

Globally, natural gas storage is critical for energy security and flexibility in the transition to renewables. Machine learning predictions of deliverability can optimize storage operations, reduce costs, and support grid stability, aligning with climate goals.