貯留層シミュレーションと深層学習加速最適化手法を用いた地下における水素貯留の最適化

日本語

本論文は、貯留層シミュレーションと深層学習を組み合わせ、地下における水素貯留の最適化手法を提案する。深層学習による加速により、計算負荷の高い貯留層シミュレーションを効率化し、水素貯留の運用設計を最適化することを目指す。水素サプライチェーンの貯蔵段階における工学的課題に貢献する。

English

This paper proposes a deep-learning-accelerated optimization method built on reservoir simulation to optimize subsurface hydrogen storage. It aims to reduce the computational burden of reservoir simulation and improve operational design for hydrogen storage. The work contributes to the engineering challenges of the storage segment of the hydrogen supply chain.

日本のGX文脈において

日本は水素の大規模導入と地下貯留を含むサプライチェーン構築をGX政策の柱に位置づけており、本手法は国内の水素貯蔵インフラ設計・コスト最適化に資する可能性がある。ただしESG開示やSSBJ対応との直接的な接点は乏しい。

In the global GX context

Underground hydrogen storage is a critical enabler of the global hydrogen economy, and simulation-accelerated optimization can lower storage costs and de-risk large-scale deployment. It speaks to the engineering layer beneath transition finance and hydrogen policy, though not directly to TCFD/ISSB disclosure.