Digital twin applications for maritime decarbonization: A bibliometric analysis of research trends and emerging themes

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

🔬研究者:Provides a structured overview of the field and identifies research gaps for future work.

🏢実務担当者:Offers insights into emerging digital twin applications for operational efficiency and emissions reduction in shipping.

海事産業は、ますます厳しくなる脱炭素化目標とデジタル技術の急速な採用によって促進される、大きな変革を遂げつつある。これらの技術の中で、デジタルツインは、海事システムにおける運用効率の向上、予知保全の支援、データ駆動型の意思決定の促進のための有望なツールとして浮上している。デジタルツイン応用への関心が高まっているにもかかわらず、この分野の知的構造と研究の進化は十分に調査されていない。本研究は、計量書誌学分析を通じて、海事脱炭素化を支援するデジタルツイン応用に関する研究の発展を調査することを目的とする。Scopusデータベースに索引付けされた102件の英語の論文およびレビュー論文からなるデータセットが、構造化された検索戦略を用いて編集された。計量書誌学的マッピングは、VOSviewerを用いて実施され、出版動向、影響力のある研究テーマ、および著者キーワード間の関係を特定した。分析により、近年の出版活動の大幅な増加が明らかになり、このトピックに対する学術的および産業的関心の高まりが示された。キーワード共起分析により、運用最適化とエネルギー効率、人工知能支援のモニタリングと予知保全、海事脱炭素化とデジタル化、スマート海事インフラ、および持続可能性指向のシミュレーション応用を含む、いくつかの主要なテーマクラスターが特定された。調査結果は、海事部門におけるデジタルツイン研究が機械学習、人工知能、およびエネルギー効率研究とますます統合されており、脱炭素化戦略のための実現技術としてのその役割を強調していることを示唆している。さらに、結果は、デジタルツインに関する研究が、資産モニタリング応用から、より広範な持続可能性および排出削減目標へと進化していることを示している。本研究は、現在の研究状況の概要を提供し、デジタルツイン対応の海事脱炭素化における将来の調査のための新たな方向性を特定する。

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。

<p class="MsoNormal" style="margin-top:6.0pt;margin-right:0cm;margin-bottom:6.0pt;margin-left:0cm;text-align:justify;line-height:normal"><span lang="EN-US" style="font-family:&quot;Times New Roman&quot;,serif">The maritime industry is undergoinga significant transformation driven by increasingly stringent decarbonizationtargets and the rapid adoption of digital technologies. Among thesetechnologies, digital twins have emerged as a promising tool for enhancingoperational efficiency, supporting predictive maintenance, and facilitatingdata-driven decision-making in maritime systems. Despite the growing interestin digital twin applications, the intellectual structure and research evolutionof this field remain insufficiently explored. This study aims to examine thedevelopment of research on digital twin applications supporting maritimedecarbonization through a bibliometric analysis. A dataset consisting of 102English-language articles and review papers indexed in the Scopus database wascompiled using a structured search strategy. Bibliometric mapping was conductedusing VOSviewer to identify publication trends, influential research themes,and relationships among author keywords. The analysis revealed a substantialincrease in publication activity in recent years, indicating growing academicand industrial interest in the topic. Keyword co-occurrence analysis identifiedseveral major thematic clusters, including operational optimization and energyefficiency, artificial intelligence-supported monitoring and predictivemaintenance, maritime decarbonization and digitalization, smart maritimeinfrastructure, and sustainability-oriented simulation applications. Thefindings suggest that digital twin research in the maritime sector isincreasingly integrated with machine learning, artificial intelligence, andenergy efficiency studies, highlighting its role as an enabling technology fordecarbonization strategies. Furthermore, the results indicate that research on digitaltwins is evolving from asset monitoring applications toward broadersustainability and emissions-reduction objectives. This study provides anoverview of the current research landscape and identifies emerging directionsfor future investigations in digital twin-enabled maritime decarbonization.<o:p></o:p></span>

• openalex https://avesis.gsu.edu.tr/publication/details/6db4fb2b-aff4-4c7d-9b4d-97eedf14e0c4/oaifirst seen 2026-07-24 05:54:08