Synthesis, weathering and machine learning modeling of nutrient-doped fast-weathering silicate minerals for carbon capture, utilization and sequestration (CCUS)

日本語

本研究では、栄養素をドープした高速風化ケイ酸塩鉱物の合成とその風化プロセスについて、機械学習モデルを用いて評価した。この鉱物は二酸化炭素を回収・貯留する可能性があり、CCUS技術の効率向上に貢献する。

English

This study synthesizes nutrient-doped fast-weathering silicate minerals and uses machine learning to model their weathering process for carbon capture, utilization, and sequestration (CCUS), aiming to enhance the efficiency of carbon removal technologies.

日本のGX文脈において

日本はGX政策でCCUSを重要技術に位置づけており、本件のような鉱物炭酸塩化の進展は国内のカーボンネガティブ戦略に示唆を与える。

In the global GX context

This paper contributes to the global CCUS literature by integrating machine learning with mineral synthesis, potentially advancing scalable carbon removal solutions for climate targets.