アミン系炭素回収ユニットの透明かつリスク認識型運用のためのシンボリック強化学習

日本語

本論文は、アミン系CO2回収ユニットの運用最適化にシンボリック強化学習を導入し、透明性とリスク認識を両立する手法を提案する。従来のブラックボックス型RLと異なり、解釈可能なルールベースの意思決定を可能にし、CCUSプラントの効率的かつ安全な運転に貢献する。

English

This paper introduces symbolic reinforcement learning for optimizing amine-based carbon capture unit operations, balancing transparency and risk-awareness. Unlike conventional black-box RL, it enables interpretable rule-based decision-making, contributing to efficient and safe CCUS plant operation.

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戦略の柱の一つであり、本手法は国内のCCS実証・商用プロジェクトの運用効率向上に寄与し得る。また、SSBJ開示における排出削減実績の裏付けとしても有用。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors, and this work addresses operational transparency and risk, aligning with growing investor and regulatory demands for credible decarbonization. It offers a pathway to integrate AI-driven optimization with robust climate disclosure.