Artificial Intelligence Accelerates Low Carbon Transformation of Thermal Power Plants

人工知能が火力発電所の低炭素転換を加速する (AI 翻訳)

Zhang Y.

Lecture Notes in Electrical Engineering📚 査読済 / 学会2026-01-01#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: power

DOI: 10.1007/978-981-95-7932-7_11

原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105040404065

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、人工知能技術を火力発電所の運用最適化に適用し、二酸化炭素排出量の削減を実現する方法を提案する。AIを活用することで、燃焼効率の向上や予知保全によるダウンタイム削減が可能となり、低炭素化に貢献する。

English

This paper proposes methods to apply artificial intelligence to optimize the operation of thermal power plants, thereby reducing carbon dioxide emissions. By utilizing AI, it is possible to improve combustion efficiency and reduce downtime through predictive maintenance, contributing to low-carbon transformation.

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

日本は火力発電への依存度が高く、既存インフラの低炭素化は喫緊の課題である。本論文のAI適用事例は、日本の電力会社が実践的な脱炭素戦略を立案する上で参考になる。

In the global GX context

Globally, thermal power plants remain a major source of emissions; applying AI for operational efficiency is a scalable approach. This paper contributes to the discourse on digital solutions for existing assets in the transition to net-zero.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can explore the integration of AI with physical plant operations for real-time emission reduction.

🏢実務担当者:Practitioners can use these AI methodologies to improve efficiency and comply with stricter emission regulations.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105040404065first seen 2026-06-14 05:29:23

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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。