A cost-effective chance-constrained programming approach for designing resilient CCUS networks under uncertainties and disruption risks
不確実性と混乱リスク下での強靭なCCUSネットワーク設計のための費用対効果の高い確率制約計画アプローチ (AI 翻訳)
Lei W.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、不確実性と混乱リスクを考慮したCCUSネットワークの設計手法を提案。確率制約計画法を用いて、費用対効果が高く強靭なネットワーク構成を実現する。CCUSの大規模展開に資する実用的な最適化モデルを提示。
English
This paper proposes a chance-constrained programming approach for designing cost-effective and resilient CCUS networks under uncertainties and disruption risks. It provides a practical optimization model to support large-scale CCUS deployment, addressing both economic and robustness objectives.
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CCUSの実用化が急務。本手法は、コストと強靭性を両立するネットワーク設計を可能にし、日本の産業立地や災害リスクを考慮した計画に応用できる。
In the global GX context
Globally, CCUS deployment faces uncertainty in CO2 supply, transport, and storage. This chance-constrained approach provides a decision-support tool for project developers and policymakers seeking cost-optimal yet resilient network designs.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel optimization framework for CCUS network design under multiple uncertainties.
🏢実務担当者:Can be used by project developers to evaluate trade-offs between cost and resilience in CCUS infrastructure planning.
🏛政策担当者:Highlights the need for risk-aware planning in national CCUS strategies; useful for designing supportive policies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105004274372first seen 2026-07-08 06:43:03
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。