Rheological characterization of alginate/Fe3O4 composite suspensions: machine learning analysis and carbon footprint assessment
アルギン酸塩/Fe3O4複合サスペンションのレオロジー特性評価：機械学習分析とカーボンフットプリント評価 (AI 翻訳)
Ahmet Eser, M. Sadrettin Zeybek, Ayşe Dinçer, Kamil Şirin, Gizemnur Arık
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究では、アルギン酸塩とFe3O4からなる複合サスペンションのレオロジー特性を機械学習を用いて解析し、同時にカーボンフットプリント評価を実施した。機械学習モデルにより粘度や弾性等のレオロジーパラメータを予測し、プロセス全体の環境負荷を定量化した。結果は材料設計と持続可能性の両面で新たな知見を提供する。
English
This study uses machine learning to analyze the rheological properties of alginate/Fe3O4 composite suspensions and simultaneously assesses the carbon footprint of the process. ML models predict rheological parameters such as viscosity and elasticity, quantifying the environmental impact. The findings provide insights for both material design and sustainability.
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、製造業のカーボンフットプリント算定が重要視されており、本論文のML手法は材料開発段階での環境負荷評価に応用可能。ただし、日本特有の政策や規制との直接的な関連は薄い。
In the global GX context
Globally, the integration of ML in carbon footprint assessment is an emerging trend in green manufacturing. This paper contributes to the literature by applying ML to a specific material system, offering a methodological framework that can be extended to other composites.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Demonstrates application of ML in carbon footprint assessment of composite materials, providing a methodological reference.
🏢実務担当者:May inform sustainability teams in materials manufacturing about ML-driven carbon assessment approaches.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s11696-026-05308-0first seen 2026-07-20 05:02:24
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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。