A logit-based technology diffusion model on carbon capture adoption in Europe’s hard-to-abate industry
Linus Bergler, Leandra Scharnhorst, Anthony Britto, Max Kleinebrahm, Wolf Fichtner
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、欧州の排出削減が困難な産業（鉄鋼、セメント、化学など）におけるCCS（二酸化炭素回収・貯留）技術の採用を予測するロジットベースの技術普及モデルを提示する。政策シナリオや経済条件の変化がCCS導入率に与える影響を定量分析し、普及の鍵となる要因を特定する。
English
This paper presents a logit-based technology diffusion model to forecast carbon capture adoption in Europe's hard-to-abate industrial sectors (steel, cement, chemicals). It analyzes how policy scenarios and economic conditions affect adoption rates, identifying key drivers for widespread deployment.
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
欧州の排出削減困難産業向けCCS普及モデルは、日本のGX政策（特に鉄鋼・化学分野）に示唆を与える。日本のCCS長期ロードマップ策定や補助金設計の参考となる。
In the global GX context
This model for CCUS adoption in European hard-to-abate sectors provides transferable insights for global transition finance and policy design, especially as Japan considers its own CCS deployment targets.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A quantitative framework for modeling CCUS diffusion under different policy and economic scenarios, useful for similar studies in Japan.
🏛政策担当者:Insights on subsidy and carbon pricing levels needed to accelerate CCUS adoption in hard-to-abate industries.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1109/eem68581.2026.11589731first seen 2026-07-13 05:56:34
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/eem68581.2026.11589731first seen 2026-07-13 07:04:32
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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。