炭素インテグリティ・インテリジェンス：動的リージョナルガバナンスと高忠実度CCUS運用のためのAI駆動フレームワーク

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

🔬研究者:Provides a comprehensive AI architecture for CCUS monitoring and carbon credit governance, offering a basis for further empirical validation and method development.

🏢実務担当者:Offers a blueprint for integrating AI and digital MMRV systems to enhance operational integrity and streamline carbon credit issuance and verification.

🏛政策担当者:Highlights the importance of interoperable digital infrastructure for credible carbon accounting and suggests regulatory frameworks for AI-enabled MMRV.

炭素回収・利用・貯留（CCUS）システムの環境的信用性と財務的持続可能性は、継続的な閉じ込め保証、透明性のあるモニタリング・測定・報告・検証（MMRV）、および地域別の炭素クレジット説明責任にますます依存している。従来のモニタリング手法は、しばしば断片的で、事後的であり、準リアルタイムの漏出帰属、不確実性の定量化、および適応的な炭素市場コンプライアンスを支援するには不十分である。本研究は、CCUSバリューチェーン全体にわたる高忠実度CO₂漏出検出、動的モデリング、および地域別炭素クレジットガバナンスのためのAI対応統合デジタルフレームワークを提示する。 本フレームワークは、分散型音響・温度センシング（DAS/DTS）、微動モニタリング、坑口圧力・温度測定、プルーム移行シミュレーション、土壌ガス濃度、健全性監視データ、地力学指標、および衛星ベースの排出観測を含む、マルチモーダルな操業・地理空間・地下データセットを統合する。これらの異種データストリームは、クラウドネイティブなデジタルインフラと相互運用可能なデータパイプラインを通じて調和化され、閉じ込めモニタリングのための統合運用インテリジェンス層を確立する。 異常検知、ベイズ推論、時空間機械学習、確率的不確実性モデリング、および因果推論アルゴリズムを組み合わせた階層型分析アーキテクチャを用いて、真のCO₂漏出シグネチャを自然な地質学的変動やセンサーノイズから識別する。動的貯留層モデルと地力学モデルは、準リアルタイムの運用入力を用いて、プルーム移行挙動、閉じ込め信頼度、圧入性性能、および漏出確率を継続的に再較正する。運用の完全性を強化するため、本フレームワークは、ボウタイリスクマトリックスに支援されたリスク情報に基づく推奨インテリジェンスを組み込み、脆弱性を特定し、優先順位付けされた緩和措置を推奨する。 炭素市場における管轄区域間のばらつきに対処するため、提案ソリューションは、地域別炭素クレジット管理機能を導入し、現地の規制要件、排出政策、および市場メカニズムに基づいて、炭素会計、リバーサルリスク評価、および貯留保証指標を動的に調整する。検証された漏出推定値は、適応的炭素クレジット再較正にリンクされ、透明性のある発行、停止、またはリバーサルワークフローを支援する。 API対応の相互運用層は、第三者モニタリングベンダー、認証機関、規制当局、およびデジタルMMRVプラットフォームとの安全な統合を容易にし、自動化された承認ワークフロー、追跡可能なデータ系統、監査可能性、および証拠に基づく検証を可能にする。AI、動的地下モデリング、推奨インテリジェンス、および相互運用可能なデジタルエコシステムを組み合わせることにより、提案フレームワークはCCUSの運用完全性を強化し、スケーラブルで長期的な脱炭素化のための炭素クレジットシステムへの信頼を強化する。

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 environmental credibility and financial sustainability of Carbon Capture, Utilization, and Storage (CCUS) systems increasingly depend on continuous containment assurance, transparent Monitoring, Measurement, Reporting, and Verification (MMRV), and region-specific carbon credit accountability. Conventional monitoring approaches are often fragmented, reactive, and insufficient to support near real-time leakage attribution, uncertainty quantification, and adaptive carbon market compliance. This study presents an AI-enabled integrated digital framework for high-fidelity CO₂ leakage detection, dynamic modelling, and regionalized carbon credit governance across the CCUS value chain. The framework integrates multi-modal operational, geospatial, and subsurface datasets, including Distributed Acoustic and Temperature Sensing (DAS/DTS), microseismic monitoring, wellhead pressure-temperature measurements, plume migration simulations, soil gas concentrations, integrity surveillance data, geomechanical indicators, and satellite-based emissions observations. These heterogeneous data streams are harmonized through cloud-native digital infrastructure and interoperable data pipelines to establish a unified operational intelligence layer for containment monitoring. A layered analytics architecture combining anomaly detection, Bayesian inference, spatio-temporal machine learning, probabilistic uncertainty modelling, and causal reasoning algorithms is employed to distinguish true CO₂ leakage signatures from natural geological variability and sensor noise. Dynamic reservoir and geomechanical models continuously recalibrate plume migration behaviour, containment confidence, injectivity performance, and leakage probability using near real-time operational inputs. To strengthen operational integrity, the framework incorporates risk-informed recommendation intelligence supported by a Bowtie risk matrix to identify vulnerabilities and recommend prioritized mitigation actions. To address jurisdictional variability in carbon markets, the proposed solution introduces a regionalized carbon credit management capability that dynamically adjusts carbon accounting, reversal risk assessment, and storage assurance metrics based on local regulatory requirements, emissions policies, and market mechanisms. Verified leakage estimates are linked to adaptive carbon credit recalibration, supporting transparent issuance, suspension, or reversal workflows. An API-enabled interoperability layer facilitates secure integration with third-party monitoring vendors, certification agencies, regulators, and digital MMRV platforms, enabling automated approval workflows, traceable data lineage, auditability, and evidence-based verification. By combining AI, dynamic subsurface modelling, recommendation intelligence, and interoperable digital ecosystems, the proposed framework enhances CCUS operational integrity and strengthens trust in carbon credit systems for scalable, long-term decarbonization.

• semanticscholar https://doi.org/10.2118/233046-msfirst seen 2026-08-09 05:48:42 · last seen 2026-09-29 05:29:50
• scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105048211794first seen 2026-09-11 06:02:49