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AI-Enhanced Digital Twin for Carbon Capture and Storage in Extreme Climate Conditions: A Bahrain Case Study

極端な気候条件下での炭素回収・貯留のためのAI強化デジタルツイン：バーレーン事例研究 (AI 翻訳)

Aryaman Ahuja, Aryan Dutta

European Future Technologies Conference and Exhibition学会2026-04-22#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy
DOI: 10.1109/fet68771.2026.11601728
原典: https://doi.org/10.1109/fet68771.2026.11601728

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、極端な気候条件における炭素回収・貯留（CCS）にAI強化デジタルツインを適用する手法を提案し、バーレーンを事例として検証している。デジタルツイン技術とAIの組み合わせにより、厳しい環境下でのCCS運用最適化を図る。

English

This paper presents an AI-enhanced digital twin approach for carbon capture and storage (CCS) under extreme climate conditions, using Bahrain as a case study. It explores how digital twin technology combined with AI can optimize CCS operations in harsh environments.

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がGX実現の鍵技術とされ、特に過酷環境下での運用最適化は北海道や沖縄などの地域で応用可能性がある。バーレーン事例は日本にとっても示唆に富む。

In the global GX context

Globally, AI-driven digital twins for CCS are emerging as a frontier technology. This Bahrain case study adds a dimension of extreme climate resilience, which is relevant for expanding CCS deployment in arid and tropical regions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Presents a novel methodology combining AI and digital twin for CCS under extreme conditions, offering a framework for further research.

🏢実務担当者:Useful for CCS project developers considering digital twin implementation for operational optimization in harsh environments.

🏛政策担当者:Highlights the potential of AI-enhanced digital twins for CCS in climate-vulnerable regions, informing adaptation and technology policy.

🔗 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。