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熱システムにおけるエネルギー・エクセルギー効率のAIベース予測と最適化

AI-based prediction and optimization of energy and exergy efficiency in thermal systems (原題)

Mohammed Aldawsari, Saeed Tiari, Sultan Aldossary, Mohammad Ghalambaz

Journal of Thermal Analysis and Calorimetry📚 査読済 / ジャーナル2026-08-18#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing
DOI: 10.1007/s10973-026-16048-4
原典: https://doi.org/10.1007/s10973-026-16048-4

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、熱システムのエネルギー効率とエクセルギー効率をAIで予測・最適化する手法を提案する。エネルギー転換と効率向上は脱炭素に直結し、産業部門の排出削減に貢献する。AI技術を応用した点で、gxceedのAI×ESG重点テーマに合致する。

English

This paper proposes AI-based prediction and optimization of energy and exergy efficiency in thermal systems. Improving energy efficiency directly contributes to decarbonization and emission reduction in industrial sectors. The application of AI aligns with gxceed's AI×ESG priority theme.

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

日本の産業部門では、工場や発電所の熱効率向上が省エネ法やGX実現に重要。AIによる効率最適化は、カーボンニュートラル達成に向けた実務的ツールとして期待される。

In the global GX context

Globally, improving energy efficiency is a key lever for climate mitigation. AI-driven optimization of thermal systems can support corporate decarbonization and align with TCFD/ISSB disclosure of energy management.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI手法をエネルギー効率最適化に応用する研究の参考になる。

🏢実務担当者:工場や発電所のエネルギー管理にAIを活用する際の示唆が得られる。

🔗 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。