Harnessing Digital Innovation in CCUS: AI-Driven Solutions for Real-Time Monitoring and Risk Management

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers can use the comprehensive overview of AI and monitoring technologies to identify research gaps and develop advanced algorithms for real-time risk assessment in CCUS.

🏢実務担当者:CCUS operators can apply the AI-driven monitoring systems to enhance operational safety, reduce downtime, and ensure regulatory compliance.

🏛政策担当者:Policymakers can reference this paper to understand the technological readiness of digital CCUS solutions and consider incentives for AI integration in carbon management strategies.

炭素回収・利用・貯留（CCUS）技術のデジタル化は、炭素排出管理、プロセス最適化、および運用安全性を大きく変革しつつある。厳格な気候目標の達成に対する世界的な関心が高まる中、高効率で拡張可能かつ信頼性の高いCCUSソリューションへのニーズはかつてないほど重要になっている。本研究の主な目的は、CCUS分野を前進させている最先端のデジタル革新、特にシステム性能、安全性、およびデータ駆動型意思決定の向上を目的とした技術について包括的な概要を提供することである。本研究は、監視・測定・報告・検証（MMRV）システム、光ファイバーセンシング、地震探査データ処理、パイプライン完全性監視、およびCO2回収監視などの主要な技術的進歩を詳しく調査しており、これらはすべてCCUSプロジェクトにおけるリアルタイムの運用上の課題に対処する上で極めて重要である。これらの技術は、AIアルゴリズムと高度な分析を活用して、動的アラート、予知保全、および強化されたリスク管理を可能にし、それによりCCUSシステムの長期的な存続可能性を最適化する。 これを達成するために、本研究は文献レビュー、ケーススタディ分析、および主要な世界的CCUSイニシアチブからの実証データの組み合わせを採用している。本論文は、分離効率を継続的に監視するCO2回収技術から、パイプラインの完全性を確保し潜在的な漏洩を検出する輸送・貯留ソリューションに至るまで、これらのデジタルツールがCCUSバリューチェーン全体にわたってどのように適用されるかを探求する。AI駆動型システムは、地下条件の監視において重要な役割を果たし、CO2移動や坑井の完全性低下などの貯留サイトリスクの早期警告を提供する。光ファイバーセンサーと地震技術からのリアルタイム監視データの統合により、異常の高感度検出が容易になる。高度なアルゴリズムは、費用対効果を維持しながら、情報に基づく意思決定を支援するために大量のデータを処理する。この技術は本質的に、さまざまな物理パラメータを同時に測定することが可能であり、必要な空間的・時間的解像度を捉えるために統合することができる。主要な機能には、DAS、DTS、DSS、圧力センシング、表面計測などが含まれる。 これらの革新の潜在的な影響は大きい。CCUS運用におけるAI搭載デジタルツールの適用は、予測精度の向上、システムダウンタイムの最小化、および運用リスクの軽減を可能にする。リアルタイム監視と動的アラートシステムは、リスク管理への積極的なアプローチを可能にし、運用の安全性と規制順守を確保する。さらに、継続的なCO2回収監視は分離効率の最適化を促進し、エネルギー消費と運用コストの両方を削減し、これらすべてがCCUS技術の経済的実行可能性を高めるのに役立つ。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The digitalization of Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) technologies is significantly transforming the management of carbon emissions, process optimization, and operational safety. With growing global emphasis on achieving stringent climate targets, the need for highly efficient, scalable, and reliable CCUS solutions has never been more critical. The primary aim of this research is to provide a comprehensive overview of the cutting-edge digital innovations that are advancing the CCUS sector, particularly those technologies designed to improve system performance, safety, and data-driven decision-making. The study delves into key technological advancements such as Monitoring, Measurement, Reporting, and Verification (MMRV) systems, fiber-optic sensing, seismic processing, pipeline integrity monitoring, and CO2 capture monitoring, all of which are pivotal to addressing real-time operational challenges in CCUS projects. These technologies leverage AI algorithms and advanced analytics to enable dynamic alerts, predictive maintenance, and enhanced risk management, thereby optimizing the long-term viability of CCUS systems. To achieve this, the research employs a combination of literature review, case study analysis, and empirical data from leading global CCUS initiatives. The paper explores how these digital tools are applied across the entire CCUS value chain from CO2 capture technologies that continuously monitor separation efficiencies, to transportation and storage solutions that ensure pipeline integrity and detect potential leaks. AI-driven systems play a crucial role in monitoring subsurface conditions, providing early warnings of storage site risks such as CO2 migration or compromised well integrity. The integration of real-time monitoring data from fiber-optic sensors and seismic technology facilitates highly sensitive detection of anomalies. Advanced algorithms process vast amounts of data to support informed decision-making along with being cost-efficient. This technology is inherently capable of simultaneously measuring a range of physical parameters, which can be integrated to capture the necessary spatial and temporal resolutions. Key capabilities include DAS, DTS, DSS, pressure sensing, surface metering, and more. The potential impact of these innovations is substantial. The application of AI-powered digital tools in CCUS operations allows for greater predictive accuracy, minimizes system downtime, and mitigates operational risks. Real-time monitoring and dynamic alert systems enable a proactive approach to risk management, ensuring operational safety and regulatory compliance. Moreover, continuous CO2 capture monitoring drives optimization of separation efficiency, reducing both energy consumption and operational costs, all this helps to make CCUS technologies more economically viable.

• semanticscholar https://doi.org/10.2118/231066-msfirst seen 2026-05-05 23:41:24 · last seen 2026-08-14 05:34:28