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A novel algorithm for bounding the optimal solutions in multi-time scale decarbonization planning problems involving varying energy prices: Electrification of oil refineries as a case study

変動するエネルギー価格を考慮したマルチタイムスケール脱炭素計画問題の最適解境界を求める新規アルゴリズム:石油精製の電化をケーススタディとして (AI 翻訳)

Sampriti Chattopadhyay, Rahul Gandhi, Ignacio E. Grossmann, Ana I. Torres

Computers & Chemical Engineering📚 査読済 / ジャーナル2026-08-28#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing
DOI: 10.1016/j.compchemeng.2026.109752
原典: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2026.109752

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、変動するエネルギー価格のもとでのマルチタイムスケール脱炭素計画問題に対して、最適解の境界を効率的に求める新規アルゴリズムを提案する。石油精製の電化をケーススタディとし、実践的な適用可能性を示す。このアルゴリズムにより、投資計画のリスク評価や政策影響分析が高度化できる。

English

This paper proposes a novel algorithm to efficiently bound optimal solutions in multi-time scale decarbonization planning problems under varying energy prices. Using the electrification of oil refineries as a case study, it demonstrates practical applicability for investment planning and policy analysis in energy-intensive industries.

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、石油精製産業の脱炭素化が急務であり、本アルゴリズムは変動する電力価格や炭素価格に対応した投資計画策定に寄与する可能性がある。SSBJ対応やScope1・2削減目標の達成に向けた最適化ツールとしても注目される。

In the global GX context

Globally, the electrification of industrial processes is a key decarbonization strategy. This algorithm provides a method to handle multi-year energy price uncertainty, which is relevant for transition planning in energy-intensive industries under TCFD/ISSB disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel optimization approach for multi-time scale planning problems in decarbonization, applicable to industrial electrification studies.

🏢実務担当者:Can be used to evaluate investment timing and technology choices for refinery electrification under uncertain energy prices.

🏛政策担当者:Offers a quantitative tool to assess the impact of carbon pricing and renewable energy deployment on industrial decarbonization pathways.

🔗 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。