AI活用によるCO2排出削減：CCUS設計・運用高度化に関する包括的レビュー
A Comprehensive Review of Leveraging Artificial Intelligence for CO 2 Emission Reduction Through Enhanced CCUS Design and Operation (原題)
S. Rastegar, Atefeh Jabari, Yashar Toopchi, Rui Araújo, Y. Hashempour
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本レビューは、機械学習・深層学習・強化学習・ガウス過程回帰・ファジィ推論などのAI手法をCCUSの設計・運用最適化に適用する最新研究を体系的に評価する。CO2回収効率向上、材料最適化、貯留挙動予測、リアルタイム漏洩検知、再生可能エネルギーとの統合、EORや合成燃料などの利用経路の意思決定支援、技術経済最適化におけるAIの役割を整理する。産油国・OPEC諸国における大規模CCUS展開のコスト・不確実性・環境影響の低減に寄与する一方、データ可用性や計算負荷、モデル透明性の課題も指摘する。
English
This review systematically evaluates AI methods—machine learning, deep learning, reinforcement learning, Gaussian process regression, and fuzzy logic—applied to CCUS design and operation. It covers capture efficiency, materials optimization, storage behavior prediction, real-time leak detection, renewable integration, utilization pathways (EOR, synthetic fuels), and techno-economic optimization. AI is shown to reduce cost, uncertainty, and environmental impact of large-scale CCUS in hydrocarbon-dependent OPEC economies, though data availability, computational demand, and model transparency remain challenges.
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CCUSをGX推進戦略の重点技術と位置づけ、製油所・火力・セメント等での実装を進める。本レビューはAIによる運用最適化・漏洩検知・経済性評価の知見を、国内CCUS実証やトランジション・ファイナンスの事業性評価に接続する材料となる。
In the global GX context
CCUS is central to global net-zero pathways and increasingly tied to transition finance and disclosure of abatement technologies. This review maps how AI can de-risk and optimize CCUS deployment, informing techno-economic assumptions used in ISSB/TCFD-aligned transition plans and climate-risk modeling.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×CCUSの研究ギャップ（データ・透明性・スケール）と手法別の適用領域を整理できる。
🏢実務担当者:CCUS導入検討時にAIによる回収効率・漏洩検知・経済性最適化の活用可能性を評価する材料になる。
🏛政策担当者:産油国・脱炭素移行国におけるAI駆動CCUSの政策・研究優先順位の設計に示唆を与える。
📄 Abstract（原文）
The urgent need to decarbonize energy systems has heightened global focus on Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) technologies. This focus is particularly acute within OPEC countries, where hydrocarbon‐dependent economies face the dual challenge of reducing CO 2 emissions while preserving economic stability and global energy market relevance. Artificial Intelligence (AI) emerges as a transformative enabler, offering advanced methodologies—including machine learning, deep learning, reinforcement learning, Gaussian process regression, and fuzzy logic modelling—to optimize CCUS systems across multiple dimensions. This review systematically evaluates state‐of‐the‐art AI applications that improve CO 2 capture efficiency, optimize materials, predict storage behaviour, and enable real‐time leak detection. Furthermore, AI facilitates seamless integration of CCUS with renewable energy sources, supports intelligent decision‐making for utilization pathways such as enhanced oil recovery and synthetic fuel production, and advances techno‐economic optimization. Through critical analysis of recent studies, the review underscores AI's role in reducing the cost, uncertainty, and environmental impact of large‐scale CCUS deployment in hydrocarbon‐dependent economies, including OPEC member nations. Despite challenges related to data availability, computational demands, and model transparency, AI's potential to accelerate a low‐carbon energy transition remains compelling. The study recommends strategic policy and research priorities to promote AI‐driven innovation and sustainable climate action in hydrocarbon‐dependent economies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1111/opec.70015first seen 2026-11-12 05:47:49 · last seen 2026-11-13 05:55:39
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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。