The AI Revolution in Carbon Capture, Utilization, and Storage

炭素回収・有効利用・貯留におけるAI革命 (AI 翻訳)

Hang Yang, Hongli Diao, Shibin Xia

Green Carbon📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: power

DOI: 10.1016/j.greenca.2026.03.015

原典: https://doi.org/10.1016/j.greenca.2026.03.015

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本稿は、AI技術がCCUS（炭素回収・有効利用・貯留）の各プロセスに革命をもたらす可能性を論じる。機械学習や最適化アルゴリズムにより、効率的なCO2回収、貯留サイト選定、プロセス監視が実現する。脱炭素技術の核心領域として重要性が高い。

English

This paper discusses how AI technologies revolutionize carbon capture, utilization, and storage (CCUS). Machine learning and optimization algorithms enable efficient CO2 capture, storage site selection, and process monitoring. It highlights AI's transformative role in core decarbonization technology.

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CCUSが水素社会・カーボンリサイクル戦略の鍵。本稿のAI活用事例は、国策「CCS長期ロードマップ」やJOGMECの事業にも示唆を与える。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors. This paper's AI focus aligns with IEA's CCUS deployment targets and offers pathways to reduce costs and scale up projects worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Explores novel AI applications for CCUS process optimization, offering a frontier research direction.

🏢実務担当者:Provides insights on AI-driven efficiency gains for CCUS project operators and engineering firms.

🏛政策担当者:Highlights AI as an enabler for national CCUS strategies and clean energy subsidies.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.greenca.2026.03.015first seen 2026-06-18 05:01:04

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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。