精油生産における廃棄物とカーボンフットプリントの削減：持続可能な食品・医薬品応用に向けたAI最適化無溶媒マイクロ波抽出
Reducing waste and carbon footprint in essential oil production: Artificial intelligence–optimized solvent-free microwave extraction for sustainable food and pharmaceutical applications (原題)
Bancha Yingngam, Abhiruj Navabhatra, Chakkrapong Chaiburi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、無溶媒マイクロ波抽出（SFME）の操作条件を、応答曲面法と人工ニューラルネットワーク代理モデルを組み合わせたAI支援ワークフローで最適化し、収率を維持しつつ電力需要を削減する手法を提示する。1L反応器と12L実証機で検証し、ゲート・トゥ・ゲート境界での電力由来CO2e算定を監査可能な形で報告している。
English
This study presents an AI-assisted optimization workflow coupling central composite design and response surface methodology with an artificial neural network surrogate to identify solvent-free microwave extraction conditions that maintain yield while cutting electricity demand. Bench-scale (1 L) and 12 L demonstration runs support a gate-to-gate, auditable electricity-to-CO2e accounting with a stated grid emission factor.
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
日本企業が食品・香料・医薬品分野で脱炭素を進める際、製造プロセスの省エネとCO2e算定の透明性確保はSSBJや有報のScope 1/2開示に直結する。本論文のゲート・トゥ・ゲート算定手法は、国内製造業のカーボンフットプリント可視化の参考になる。
In the global GX context
While not a disclosure-framework paper, its auditable gate-to-gate electricity-to-CO2e accounting and AI-driven process optimization offer a template for manufacturers seeking credible Scope 1/2 data under TCFD/ISSB and CSRD. It also illustrates how AI surrogates can support green-chemistry process design with quantified carbon benefits.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI代理モデルとRSMを組み合わせたプロセス最適化と、監査可能なCO2e算定の枠組みを参考にできる。
🏢実務担当者:食品・香料・医薬品の製造現場で、抽出プロセスの省エネとCO2e可視化に応用可能な手法を提供する。
🏛政策担当者:製造プロセスの脱炭素とカーボンフットプリント算定の透明性確保に向けた技術的裏付けとして参照できる。
📄 Abstract（原文）
Essential oils are being increasingly used as flavor, fragrance, and bioactive ingredients, yet conventional hydrodistillation (HD) can require multiple hours of heating and high water use. Solvent-free microwave extraction (SFME) is a green alternative that enables rapid extraction without the addition of solvent or distillation water. In this study, we report an artificial intelligence (AI)–assisted optimization workflow that couples a central composite design (CCD) and response surface methodology (RSM) with an artificial neural network (ANN) surrogate model to identify operating conditions that maintain yield while reducing electricity demand. Bench-scale experiments were performed in a 1 L reactor and verified on a 12 L bench-scale demonstration unit (which was not a full pilot plant). To strengthen reproducibility and sustainability transparency, we (i) report the CCD structure and ANN training/validation strategy and (ii) define a gate-to-gate system boundary with auditable electricity-to-CO₂e accounting using a stated grid emission factor. Model comparison is supported by parity/residual plots and multimetric evaluation on a consistent test protocol.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.socimp.2026.100205first seen 2026-09-18 04:47:08
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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。