Carbon capture and storage in concrete using fly ash and silica fume: An experimental and machine learning study
フライアッシュとシリカフュームを用いたコンクリートへの二酸化炭素回収・貯留：実験および機械学習研究 (AI 翻訳)
Siva Shanmukha Anjaneya Babu Padavala, Siva Avudaiappan, Subhashish Dey, Akula Venkata Phani Manoj, G.T.N. Veerendra
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、フライアッシュとシリカフュームを混和したコンクリートにおける二酸化炭素回収・貯留（CCS）の可能性を実験と機械学習により検討している。実験データに基づく予測モデルを構築し、CCSの最適条件を提示する。
English
This study experimentally and via machine learning explores carbon capture and storage (CCS) in concrete incorporating fly ash and silica fume. It builds predictive models from experimental data to identify optimal CCS conditions, contributing to decarbonization of construction materials.
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
日本はコンクリート需要が高く、CCS技術の実用化が期待される。本論文の機械学習アプローチは、材料設計の効率化に寄与する可能性がある。
In the global GX context
This paper provides an empirical foundation for integrating CCS in concrete, a major carbon emitter. The machine learning approach offers a scalable method for optimizing carbon absorption, relevant for global construction decarbonization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Offers experimental data and ML models for CCS in concrete, useful for further research on carbon-negative materials.
🏢実務担当者:Provides insights into using fly ash and silica fume for carbon sequestration in concrete, potentially applicable to sustainable construction practices.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s41024-026-00847-1first seen 2026-06-05 05:16:36
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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。