Artificial Intelligence, Digitalization, and Smart Carbon Capture Systems
人工知能、デジタル化、スマート炭素回収システム (AI 翻訳)
(著者不明)
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、CCUS（炭素回収・利用・貯留）における人工知能とデジタル化の活用を探る。スマート炭素回収システムの設計・運用最適化に向けた技術的枠組みを提示し、効率向上とコスト削減の可能性を示す。
English
This paper explores the application of AI and digitalization in carbon capture, utilization, and storage (CCUS). It presents a technical framework for optimizing the design and operation of smart carbon capture systems, highlighting potential efficiency gains and cost reductions.
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
日本政府はGX実現に向けてCCUSを重点分野に位置付けており、本稿のAI活用アプローチは国内の炭素回収プロジェクトの効率化に示唆を与える。
In the global GX context
As global CCUS deployment accelerates, AI and digitalization offer pathways to enhance system performance and reduce costs, supporting net-zero targets under frameworks like the IEA's Net Zero Emissions scenario.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a conceptual framework for integrating AI into CCUS system design and optimization.
🏢実務担当者:Offers insights into how digital tools can improve operational efficiency in carbon capture projects.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1002/9781394436408.ch17first seen 2026-05-31 05:25:08 · last seen 2026-06-03 05:03:21
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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。