Addressing Climate Change Using Direct Air Capture Mediated by Solid Sorbents: A Comprehensive Review
固体吸着材を用いた直接空気回収による気候変動対策:包括的レビュー (AI 翻訳)
Hind Shabbani, Dhuha J. Hussien, Shams A. Mahdi, Noor K. Hasan, M.R. Othman
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本レビューは、固体吸着材を用いた直接空気回収(DAC)技術の最近の進展を包括的に評価。物理吸着材(カーボン、ゼオライト、MOF)と化学吸着材(固体アミン、アミン-MOFハイブリッド、アミン-混合金属酸化物)を比較し、AIを利用した吸着材設計とプロセス最適化の可能性にも言及。コスト分析とシミュレーション手法の統合が今後の課題と指摘。
English
This comprehensive review evaluates recent developments in solid sorbents for direct air capture (DAC), covering physical sorbents (carbon-based, zeolites, MOFs) and chemisorption materials (solid amines, amine-MOF hybrids, amine-mixed metal oxides). It also discusses the integration of artificial intelligence for accelerating sorbent design and process optimization. The review identifies critical gaps in cost analysis and simulation methods for advancing next-generation adsorbents.
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
日本では、カーボンニュートラル達成に向けてDAC技術の実用化が注目されている。本レビューは、固体吸着材の特性やAI活用の可能性を整理しており、国内の研究開発や政策立案に参考となる。特に、コスト分析の欠如は日本の実装戦略において重要な示唆を与える。
In the global GX context
DAC is recognized as a critical negative emissions technology globally, with solid sorbents offering advantages over liquid solvents. This review provides a structured overview of materials progress and the emerging role of AI, relevant for researchers and policymakers aiming to scale DAC. The identified gap in cost analysis highlights a key barrier to commercial deployment.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a structured overview of solid sorbent DAC materials and AI integration opportunities, useful for identifying research gaps.
🏢実務担当者:Offers insights into sorbent types and process optimization strategies, though cost analysis gaps limit immediate application.
🏛政策担当者:Highlights DAC's potential and current technology readiness, informing funding priorities and regulatory frameworks.
📄 抄録(日本語訳)
加速する人為的CO2排出とその気候変動への寄与は、CO2回収技術に関する広範な研究を促してきた。直接空気回収(DAC)技術は、大気中の希薄なCO2を回収することで地球温暖化を抑止する上で重要な技術として位置づけられている。本研究は、DAC用途向けに調整された固体吸着材の最近の進展に関する包括的なレビューを提示する。本研究は、DAC技術における展開が比較的限られているにもかかわらず、炭素系材料、ゼオライト、金属有機構造体(MOFs)を含む物理吸着材を評価する。次に化学吸着材料を詳細に検討し、固体アミン系吸着材、アミン-MOFハイブリッド、アミン混合金属酸化物(MMOs)に焦点を当てる。これらはすべて、周囲条件下で高いCO2選択性を示す。さらに、DACにおける人工知能(AI)の統合が、吸着材設計とプロセス性能の最適化を加速する新規戦略としてレビューされる。本レビューは、AI活用による材料革新に関する今後の方向性を強調して締めくくられる。これらの方向性は、固体吸着材DACシステムを拡張可能な展開と顕著な気候影響へと前進させるための戦略的枠組みを提供する。文献で提供されている広範な情報にもかかわらず、次世代吸着材の設計のためのコスト分析とシミュレーション手法の統合に関しては、依然として重大なギャップが存在する。
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。
📄 Abstract(原文)
Accelerating anthropogenic CO2 emissions and their contribution to climate change have led to extensive research on CO2 capture technologies. Direct air capture (DAC) technology presents itself as a critical technology in deterring global warming capturing CO2 from thin air. This work presents comprehensive reviews on the recent developments in the solid sorbents tailored for DAC applications. The study evaluates physical sorbents, including carbon-based materials, zeolites, and metal-organic frameworks (MOFs), despite comparatively limited deployment in DAC technology. Chemisorption materials are then explored in depth, with a focus on solid amine-based adsorbents, amine-MOF hybrids, and amine-mixed metal oxides (MMOs), all of which demonstrate high CO₂ selectivity under ambient conditions. Additionally, the integration of artificial intelligence (AI) in DAC is reviewed as a novel strategy for accelerating sorbent design and the optimization of the process performance. The review concludes with highlighting future directions relating to materials innovation through AI utilization. These directions offer a strategic framework for advancing solid sorbent DAC systems toward scalable deployment and palpable climate impact. Despite extensive information provided in literature, there is still a critical gap regarding cost analysis, and integration of simulation methods for the design of next generation adsorbents.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.62593/2090-2468.1122first seen 2026-07-16 04:58:56
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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。