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炭素回収・利用・貯留における人工知能：手法・データ・評価実務・実装準備度に関する体系的レビュー

Artificial intelligence in carbon capture, utilisation, and storage: A systematic review of methods, data, evaluation practices, and deployment readiness (原題)

Asmau Iyabo Balogun, Haylay Tsegab Gebretsadik, Abdullateef Oluwagbemiga Balogun, Shamsu Abdullahi, Hussaini Mamman, Jemilat Yetunde Yusuf, Ibrahim Akinjobi Aromoye

Next Energyジャーナル2026-11-11#CCUS経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.nxener.2026.101175
原典: https://doi.org/10.1016/j.nxener.2026.101175

🤖 gxceed AI 要約

日本語

CCUS分野におけるAI活用研究を体系的にレビューし、用いられる機械学習手法、利用可能なデータ、評価手法の実務、そして実装準備度を整理した論文。AIが炭素回収・貯留の効率化やモニタリングにどう貢献しうるか、また実運用までのギャップを俯瞰できる。CCUSの社会実装を技術面から支える知見を提供する。

English

A systematic review of AI applications across carbon capture, utilisation and storage, mapping methods, datasets, evaluation practices and deployment readiness. It clarifies where machine learning can improve CCUS efficiency and monitoring, and where gaps remain before real-world deployment. Useful as a technical baseline for scaling CCUS.

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GX推進戦略でCCUSを重点領域に位置づけ、JOGMECやNEDO主導の実証が進む。本レビューはAIによる分離・貯留モニタリング高度化の実装準備度を示し、国内CCUSプロジェクトの技術選定や投資判断の参考になる。

In the global GX context

CCUS is central to net-zero pathways under ISSB/transition-finance frameworks, and AI-driven optimization and monitoring can lower costs and improve MRV credibility. This review helps global readers gauge how mature AI methods are for CCUS deployment and where data and evaluation standards are still lacking.

👥 読者別の含意

🔬研究者:CCUSにおけるAI手法・データ・評価実務の現状と研究ギャップを俯瞰できる。

🏢実務担当者:CCUSプロジェクトへのAI導入可能性と実装準備度を技術選定の参考にできる。

🏛政策担当者:CCUS実装を支えるAI技術の成熟度を踏まえ、実証支援やMRV整備の優先度を検討できる。

🔗 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。