論文の概要: The Hidden Water Geography of U.S. Hyperscale Data Centers in the AI Era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02531v1
- Date: Fri, 05 Jun 2026 13:51:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-13 07:26:11.062652
- Title: The Hidden Water Geography of U.S. Hyperscale Data Centers in the AI Era
- Title(参考訳): AI時代の米国のハイパースケールデータセンターの隠れた水図
- Abstract要約: データセンターによる水の使用は、通常、1つのフットプリントとして報告されるが、水は2つの物理的に異なる経路を通して消費される。
施設の場所を電気地域、水文盆地、水ストレスデータにリンクさせることで、米国の超大規模施設472の経路をマッピングした。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.865316851431189
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Water use by data centers is routinely reported as a single footprint, but water is consumed through two physically distinct pathways: at the site for cooling and in the power system that generates electricity. We mapped both pathways for 472 U.S. hyperscale facilities by linking facility locations to electricity regions, hydrologic basins, and water-stress data. Under baseline assumptions, operational water consumption totals approximately 300 GL yr^-1 (range 205-451 across scenarios), with electricity-related water contributing three-quarters of the total. The two pathways produce different hotspot geographies: direct cooling burdens concentrate in stressed western and south-central basins, whereas electricity-related burdens concentrate in a few eastern grid regions with fossil-heavy supply. Just 3 of 24 hosting balancing authorities account for 59% of electricity-related water. Separating pathways identifies which decisions matter where: cooling design and water sourcing locally, electricity planning and procurement regionally
- Abstract(参考訳): データセンターによる水の使用は、通常、単一の足跡として報告されるが、水は2つの物理的に異なる経路(冷却のための場所と発電する電力システム)を通して消費される。
施設の場所を電気地域、水文盆地、水ストレスデータにリンクさせることで、米国の超大規模施設472の経路をマッピングした。
ベースラインの仮定では、運用水消費量は約300 GL yr^-1(シナリオ全体で205-451の範囲)であり、電気関連水は全体の4分の3を占める。
2つの経路は異なるホットスポットの地形を生み出しており、直接冷却の負担は西中部と南中部の盆地に集中する一方、電気関連の負担は化石が豊富に供給される少数の東部グリッド地域に集中する。
電力関連水の59%は、24のホスティングバランス当局のうち3つに過ぎません。
冷房設計と水源の地域別、電気計画と地域別調達
関連論文リスト
- Circular Economy Synergies and Trade-offs in Data Centres [0.0]
冷却エネルギーと水の間には、オンサイト水と上流水の間にトレードオフが存在する。
9R フレームワークを DC の文脈で解釈することで, 材料循環性を実現することができる。
DCと電力グリッドの関係は複雑である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-05T08:01:26Z) - The Environmental Cost of Digital Sovereignty: Water, Energy, and Emissions Impacts of Sovereign AI Infrastructure in the Global South [0.0]
ソブリンAIは、グローバルサウス全体の戦略的優先事項となっている。
主権の要求を計算している物理的インフラは、水、エネルギー、炭素のコストを、それらを吸収する能力の低い国で最も困難にしている。
本稿では,アラブ首長国連邦,バングラデシュ,インド,アフリカの4つの事例を対象とした環境ストレス分析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-15T05:00:42Z) - Urban Power Grid Topology and Hierarchy Identification from Open Data [53.468443050795344]
本稿では,都市電力グリッドトポロジの同定のためのオープンデータ駆動型フレームワークを開発する。
公共インフラのデータ(電力線、サブステーション、トランスフォーマー、ポール)を融合して、高電圧と中電圧のスケルトンをマッピングします。
次に、OpenStreetMap上の地理空間機械学習を活用して、電力需要クラスタをグループ化する。
我々は、7,330の建物と主要な電力インフラ資産をつなぐ完全なグリッドトポロジを再構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-19T11:51:38Z) - Balancing Bits and Drops: Stress-Adjusted Water Management for Data Centers [14.19070105368302]
データセンターは淡水産業の最大の消費者である。
本稿では, データセンターの水消費の持続可能性への影響を定量化する, ストレス調整型水フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-15T16:28:51Z) - Mapping the evolution of small reservoirs in Brazil from 1984 to 2025 using deep learning [0.0]
我々は、ブラジルの小さな流水型表層貯水池を正確に分断するために、ディープラーニングコンピュータビジョンモデルを訓練する。
検出された貯水池の数は263,913から96,245にほぼ4倍に増加し、表面積は3510$km2$から8550$km2$に増加した。
これは、40年以上にわたる小さな貯水池の進化を表す国内初の年間データセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-30T11:11:21Z) - The data heat island effect: quantifying the impact of AI data centers in a warming world [80.93687930593265]
我々は、AIデータセンターの運用開始後、陸地表面温度が平均2C上昇すると推定する。
この温度上昇の影響で3億4000万人以上が影響を受ける可能性があることを定量化して、コミュニティへの影響を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-21T18:04:03Z) - Small Bottle, Big Pipe: Quantifying and Addressing the Impact of Data Centers on Public Water Systems [34.87519714070721]
合衆国のデータセンターは、2030年までに1日あたり697万1,451ガロン(MGD)の水道容量を必要とする可能性がある。
高成長のIT負荷は、その年の大半でニューヨーク市の約半分を供給できる十分な能力を必要とする可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-03T07:50:54Z) - Norwegian Electricity in Geographic Dataset (NoreGeo) [43.548887305614585]
ノルウェーの電力システムを表す包括的地理データセットについて述べる。
我々のデータセットには、2024年のノルウェーの各自治体に関する情報が含まれており、電力インフラ、消費、再生可能および従来の生産、電力グリッドのトポロジー、関連する天然資源、人口統計が含まれています。
この作業は、さまざまな情報資源とオープンにリリースされたインタラクティブマップを統合する、フォーマットされた地理的データセットをもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-09T15:58:09Z) - DiTEC-WDN: A Large-Scale Dataset of Hydraulic Scenarios across Multiple Water Distribution Networks [41.94295877935867]
このデータセットは、短期(24時間)または長期(1年)でシミュレートされた36,000のユニークなシナリオで構成されている。
DiTEC-WDNは、グラフレベル、ノードレベル、リンクレベルの回帰、時系列予測など、さまざまな機械学習タスクをサポートすることができる。
この貢献は、公的なライセンスの下でリリースされ、クリティカルウォーターセクターにおけるオープンな科学研究を奨励し、センシティブなデータを露出するリスクを排除し、研究比較とシナリオ分析のための大規模な配水ネットワークベンチマークの必要性を満たす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-21T14:14:03Z) - Mapping waterways worldwide with deep learning [0.0]
10m Sentinel-2衛星画像と30m GLO-30 Copernicusデジタル標高モデルに基づいて水路を描画できるコンピュータビジョンモデルを提案する。
すでにTDX-Hydroデータセットにある5億5000万kmに、合計で1億2400万kmの水路を追加しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-24T04:59:07Z) - A Dataset for Research on Water Sustainability [18.979261592551676]
本研究は, 冷却システムにおける直接水利用と, 発電に埋め込まれた間接水利用のためのデータセットを構築した。
当社のデータセットは、2019年から2023年までの米国の主要都市と州の時給水効率で構成されています。
本稿では,データセットの予備解析を行い,その利点を享受できる3つの潜在的なアプリケーションについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T02:59:52Z) - Water Goes Where? A Water Resource Allocation Method Based on
Multi-Objective Decision-Making [7.558392810342939]
コロラド川流域のグレンキャニオンダムとフーバーダムの配当計画について検討した。
様々な要因を考慮に入れ,最適なスケジューリングを実現するためのモデルを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-03T09:37:37Z) - Bayesian model of electrical heating disaggregation [68.8204255655161]
スマートメーターの採用は、ヨーロッパのスマートエネルギーへの移行における大きなマイルストーンである。
フランスの住宅セクターは電力消費の35%$approx$35%、電気暖房による世帯の40%$approx$40%(INSEE)である。
Linkyの展開するスマートメーターの数は2021年に3500万に達する見込みだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-11T10:05:15Z) - Towards a Peer-to-Peer Energy Market: an Overview [68.8204255655161]
本研究は, 電力市場を中心に, 現状と, プロシューマーによる分散型自己生成能力の増大傾向を比較した。
我々はP2P(Peer-to-Peer)エネルギー市場のための潜在的多層アーキテクチャを導入し、マイクログリッドの一部として、地域生産と地域消費の基本的な側面について議論する。
読者に全体像を示すため、スマートコントラクトやグリッド安定性といったエネルギー取引の関連要素についても精査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T20:32:10Z)
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。