機械学習を活用した炭素回収・有効利用・貯留（CCUS）の最新レビュー

日本語

本レビューは、CCUS（炭素回収・有効利用・貯留）における機械学習（ML）の応用を包括的に整理したものである。MLがCO2回収プロセスの最適化、貯留層のモニタリング、経済性評価などに有効であることを示し、今後の研究課題と産業展開の方向性を提示する。脱炭素技術の実用化に向けたAI活用の現状を俯瞰する貴重な資料である。

English

This state-of-the-art review systematically examines the application of machine learning (ML) to carbon capture, utilisation, and storage (CCUS). It highlights ML's effectiveness in optimizing CO2 capture processes, monitoring storage sites, and assessing economic feasibility, while outlining future research directions and industrial deployment pathways. A valuable resource for understanding the current landscape of AI-driven decarbonization technologies.

日本のGX文脈において

日本では、CCUSがカーボンニュートラル実現の鍵技術と位置づけられ、政府の「CCUSアクションプラン」や「グリーン成長戦略」で推進されている。本レビューは、国内のCCUSプロジェクト（苫小牧など）におけるAI活用の可能性を示唆し、技術開発や投資判断に有用である。

In the global GX context

Globally, CCUS is recognized as a critical mitigation technology, with initiatives like the IEA's CCUS roadmap and the EU's Net-Zero Industry Act. This review provides a comprehensive overview of ML applications in CCUS, offering insights for researchers and industry stakeholders seeking to enhance efficiency and reduce costs, thereby supporting global climate goals.