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Life Cycle Optimization of Circular Industrial Processes: Advances in By-Product Recovery for Renewable Energy Applications

循環型産業プロセスのライフサイクル最適化：再生可能エネルギー応用のための副産物回収の進展 (AI 翻訳)

K. Kiskira, Sofia Plakantonaki, Nikitas Gerolimos, K. Kalkanis, E. Sfyroera, Fernando Coelho, G. Priniotakis

Clean Technology📚 査読済 / ジャーナル2026-01-05#エネルギー転換Origin: Global
DOI: 10.3390/cleantechnol8010005
原典: https://doi.org/10.3390/cleantechnol8010005

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、再生可能エネルギーと循環経済に向けた副産物回収技術の最新動向を整理。熱・生物・化学・電気化学・バイオテクノロジー各ルートを、バッテリー・廃電子機器リサイクル、バイオエネルギー、廃水、農業食品分野にわたり分析。LCA・TEA・MCDAとデジタルツイン・AIの統合が重要と指摘。

English

This review synthesizes recent advances in by-product recovery technologies for circular industrial processes in renewable energy contexts. It covers thermal, biological, chemical/electrochemical, and biotechnological routes across battery recycling, bioenergy, wastewater, and agri-food sectors. The paper emphasizes the integration of LCA, TEA, and MCDA with digital twins and AI as key enablers for scaling sustainable industrial ecosystems.

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

欧州グリーンディールや重要原材料法を分析し、日本の循環経済政策（資源循環戦略など）にも示唆を与える。特に、プロセス統合やデジタル化最適化の事例は、日本の産業廃棄物削減と資源効率向上に応用可能。

In the global GX context

This review aligns with global GX trends by linking circular economy principles with renewable energy systems. It examines EU policy frameworks and highlights the need for harmonized LCA-TEA-MCDA approaches and digital twins, which are central to international disclosure and decarbonization strategies such as the EU's Digital Product Passport.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a structured overview of by-product recovery technologies and identifies methodological gaps for integrating LCA, TEA, and AI in circular process design.

🏢実務担当者:Offers guidance on selecting and combining recovery technologies to improve resource efficiency and reduce environmental footprint in industrial operations.

🏛政策担当者:Highlights the role of policy drivers like the European Green Deal and Critical Raw Materials Act in scaling circular industrial processes.

📄 抄録（日本語訳）

再生可能エネルギーと循環経済モデルへの世界的な移行には、ライフサイクル全体にわたって廃棄物を最小化し、価値を回収する産業システムが必要である。本レビューは、再生可能エネルギーと循環型産業プロセスを支援する副産物回収技術における最近の進歩を統合する。熱的、生物的、化学的/電気化学的、およびバイオテクノロジー的経路が、バッテリーおよび電子廃棄物リサイクル、バイオエネルギー、廃水、および農産食品部門にわたって分析され、ライフサイクルアセスメント（LCA）、技術経済分析（TEA）、およびプロセスシミュレーション、デジタルツイン、人工知能ツールと組み合わせた多基準意思決定分析（MCDA）を通じた統合に重点が置かれている。欧州グリーンディールや重要原材料法を含む政策および経済的枠組みは、技術成熟度と環境パフォーマンスとの関連で検討される。パイロ-ハイドロ-バイオ構成などのハイブリッド回収システムは、単独の経路と比較して、より高い資源効率と低減された環境影響を可能にする。すべての技術にわたって、主要なホットスポットには電力需要、試薬使用、ガス処理、および濃縮物管理が含まれ、一方、プロセス統合、熱回収、および現実的な代替クレジットは、ライフサイクル成果を大幅に改善する。調和化されたLCA-TEA-MCDAフレームワークとデジタル化された最適化は、循環経済および再生可能エネルギーの目標と整合した、持続可能で資源効率が高く、低影響の産業エコシステムを拡大するための必須ツールとして浮上している。

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。

📄 Abstract（原文）

The global shift toward renewable energy and circular economy models requires industrial systems that minimize waste and recover value across entire life cycles. This review synthesizes recent advances in by-product recovery technologies supporting renewable energy and circular industrial processes. Thermal, biological, chemical/electrochemical, and biotechnological routes are analyzed across battery and e-waste recycling, bioenergy, wastewater, and agri-food sectors, with emphasis on integration through Life Cycle Assessment (LCA), techno-economic analysis (TEA), and multi-criteria decision analysis (MCDA) coupled to process simulation, digital twins, and artificial intelligence tools. Policy and economic frameworks, including the European Green Deal and the Critical Raw Materials Act, are examined in relation to technology readiness and environmental performance. Hybrid recovery systems, such as pyro-hydro-bio configurations, enable higher resource efficiency and reduced environmental impact compared with stand-alone routes. Across all technologies, major hotspots include electricity demand, reagent use, gas handling, and concentrate management, while process integration, heat recovery, and realistic substitution credits significantly improve life cycle outcomes. Harmonized LCA-TEA-MCDA frameworks and digitalized optimization emerge as essential tools for scaling sustainable, resource-efficient, and low-impact industrial ecosystems consistent with circular economy and renewable energy objectives.

🔗 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。