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Artificial Intelligence-driven techniques aiding Carbon Capture, Utilization, & Storage (CCuS): a roadmap

人工知能駆動技術による炭素回収・有効利用・貯留（CCuS）の支援：ロードマップ (AI 翻訳)

Mariam Valladares-Castellanos, Sreekanta Das, Supratik Mukhopadhyay, Thomas Douthat, Chris McLindon, Chris Alvin, Costas Varotsos

Remote Sensing Letters📚 査読済 / ジャーナル2026-05-22#CCUSOrigin: Global
DOI: 10.1080/2150704x.2026.2671825
原典: https://doi.org/10.1080/2150704x.2026.2671825

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、CCUS（炭素回収・有効利用・貯留）における人工知能（AI）技術の活用方法を体系的に整理したロードマップを提示する。AIによる最適化、予測、監視技術がCCUSの効率向上やコスト削減に寄与する可能性を議論し、今後の研究・実装の方向性を示す。

English

This paper presents a roadmap for applying AI techniques to Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS). It discusses how AI can optimize processes, improve predictions, and enable real-time monitoring, thereby enhancing CCUS efficiency and reducing costs. The roadmap outlines future research and implementation directions.

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CCS/CCUSがカーボンニュートラル実現の重要技術と位置づけられており、AI活用による効率化はプロジェクトの経済性改善に直結する。本ロードマップは日本のCCUS戦略に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors and net-zero targets. AI integration can accelerate deployment by reducing costs and improving monitoring. This roadmap offers a structured approach for researchers and industries worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIとCCUSのクロス分野における研究の方向性を把握できる。

🏢実務担当者:CCUSプロジェクトへのAI導入を検討する際の技術ロードマップとして活用できる。

🏛政策担当者:CCUS・AI分野への投資や政策立案の参考となる。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。