論文の概要: Carbon Emission Prediction and Clean Industry Transformation Based on Machine Learning: A Case Study of Sichuan Province

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01115v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 08:08:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 21:22:46.437085
• Title: Carbon Emission Prediction and Clean Industry Transformation Based on Machine Learning: A Case Study of Sichuan Province
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく二酸化炭素排出量予測とクリーン産業転換--四川省を事例として
• Authors: Xuanming Zhang, Xiaoxue Wang, Yonghang Chen
• Abstract要約: 本研究は, 行列正規化を用いた46主要四川産業における2000-2019年エネルギー消費データを前処理した。 DBSCANクラスタリングでは、16種類の特徴クラスを客観的にグループ化している。 その結果、石炭の2番目のクラスターは、生産需要のため、最も高い排出率を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6616610975735081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study preprocessed 2000-2019 energy consumption data for 46 key Sichuan industries using matrix normalization. DBSCAN clustering identified 16 feature classes to objectively group industries. Penalized regression models were then applied for their advantages in overfitting control, high-dimensional data processing, and feature selection - well-suited for the complex energy data. Results showed the second cluster around coal had highest emissions due to production needs. Emissions from gasoline-focused and coke-focused clusters were also significant. Based on this, emission reduction suggestions included clean coal technologies, transportation management, coal-electricity replacement in steel, and industry standardization. The research introduced unsupervised learning to objectively select factors and aimed to explore new emission reduction avenues. In summary, the study identified industry groupings, assessed emissions drivers, and proposed scientific reduction strategies to better inform decision-making using algorithms like DBSCAN and penalized regression models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 行列正規化を用いた46主要四川産業における2000-2019年エネルギー消費データを前処理した。 dbscanクラスタリングは16の機能クラスを客観的にグループ化する。 ペナル化回帰モデルは、複雑なエネルギーデータに適した制御、高次元データ処理、特徴選択の優位性のために適用された。 結果から, 石炭周辺の第2クラスターは, 生産需要により排ガス量が最も高かった。 ガソリンとコークスに焦点をあてたクラスターからの排出も顕著であった。 これに基づいて、クリーンな石炭技術、輸送管理、鉄鋼における石炭-電力交換、産業標準化といった排出削減の提案がなされた。 この研究は、客観的に要因を選択するために教師なし学習を導入し、新しい排出削減経路を探究することを目的とした。 結論として、この研究では、業界グループ化、排出要因の評価、DBSCANやペナル化回帰モデルといったアルゴリズムを用いて意思決定をよりよく知るための科学的削減戦略を提案した。

関連論文リスト

• Machine Learning for Methane Detection and Quantification from Space -- A survey [49.7996292123687]
  メタン (CH_4) は強力な温室効果ガスであり、20年間で二酸化炭素 (CO_2) の86倍の温暖化に寄与する。 この研究は、ショートウェーブ赤外線(SWIR)帯域におけるメタン点源検出センサの既存の情報を拡張する。 従来の機械学習(ML)アプローチと同様に、最先端の技術をレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T15:03:20Z)
• Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている 本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
• Efficient Strategies on Supply Chain Network Optimization for Industrial Carbon Emission Reduction [0.0]
  本研究では, 産業用炭素排出量削減を目的としたサプライチェーンネットワーク最適化の効率化戦略について検討した。 本稿では, リアルタイムの炭素排出量データを活用したアダプティブカーボン排出量指数(ACEI)を導入し, サプライチェーン運用における即時調整を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T14:53:55Z)
• Identifying Best Practice Melting Patterns in Induction Furnaces: A Data-Driven Approach Using Time Series KMeans Clustering and Multi-Criteria Decision Making [1.6783315930924723]
  本稿では, 誘導炉における最適融解パターンを特定するためのデータ駆動手法を提案する。 エルボー法を用いて12個のクラスターを同定し, 融解パターンの範囲について検討した。 この研究は、クラスタを最高のパフォーマンスで識別することに成功しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T14:00:42Z)
• Tabular Machine Learning Methods for Predicting Gas Turbine Emissions [6.488575826304023]
  ガスタービンの排出予測のための機械学習モデルの性能評価を行った。 機械学習技術を用いて, 窒素酸化物 (NOx) と一酸化炭素 (CO) の予測性能を向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T10:50:09Z)
• Machine Guided Discovery of Novel Carbon Capture Solvents [48.7576911714538]
  機械学習は、材料開発における時間とリソースの負担を軽減するための有望な方法を提供する。 そこで我々は, 市販の酸性ガススクラップ式炭素捕捉装置に適合する新規な水性アミンを, エンドツーエンドで発見する「発見サイクル」を開発した。 予測プロセスは、材料パラメータの両方の実験に対して60%の精度を示し、外部テストセット上では1つのパラメータに対して80%の精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T18:32:38Z)
• Counting Carbon: A Survey of Factors Influencing the Emissions of Machine Learning [77.62876532784759]
  機械学習(ML)は、モデルトレーニングプロセス中に計算を実行するためにエネルギーを使用する必要がある。 このエネルギーの生成には、使用量やエネルギー源によって、温室効果ガスの排出という観点からの環境コストが伴う。 本稿では,自然言語処理とコンピュータビジョンにおいて,95のMLモデルの炭素排出量の時間的および異なるタスクに関する調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T18:35:00Z)
• Estimating the Carbon Footprint of BLOOM, a 176B Parameter Language Model [72.65502770895417]
  176ビリオンパラメータ言語モデルBLOOMの炭素フットプリントを,そのライフサイクルにわたって定量化する。 BLOOMの最終訓練で約24.7トンのカルボネックが放出されたと推定する。 本稿では,機械学習モデルの炭素フットプリントを正確に推定することの難しさについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T17:13:48Z)
• Estimating air quality co-benefits of energy transition using machine learning [5.758035706324685]
  大気質の改善から化石燃料の使用を減らすという健康上の利点を推定することは、二酸化炭素排出量の削減に重要な根拠となる。 本研究では, 高精度かつ堅牢な平均粒径(PM2.5)濃度推定が可能な, 高精度かつ簡潔な機械学習フレームワークを開発した。 本研究は, 炭素中性エネルギーシステムへの移行における費用対効果を最大化するために, 慎重な政策設計を促すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T14:52:57Z)
• Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of Machine Learning [68.37641996188133]
  我々は、リアルタイムエネルギー消費と二酸化炭素排出量を追跡するための枠組みを導入する。 エネルギー効率のよい強化学習アルゴリズムのためのリーダーボードを作成します。 炭素排出量削減とエネルギー消費削減のための戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T05:12:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。