Carbon Dioxide Solubility Prediction for Carbon Capture and Storage (CCS) Applications: A Systematic Review

炭素回収・貯留（CCS）用途における二酸化炭素溶解度予測：系統的レビュー (AI 翻訳)

Fahd Saeed Alakbari, Ahmed Farid Ibrahim, Mahmoud Abdelnaby

Results in Engineeringジャーナル2026-08-01#CCUS経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy

DOI: 10.1016/j.rineng.2026.112351

原典: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2026.112351

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、CCSプロセスにおけるCO2溶解度予測手法を体系的に整理し、既存モデルの精度や適用範囲を比較評価する。予測精度の向上がCCSの効率化とコスト削減に寄与する可能性を示唆する。

English

This systematic review organizes CO2 solubility prediction methods for CCS processes, comparing accuracy and applicability of existing models. It suggests that improved prediction accuracy can enhance CCS efficiency and reduce costs.

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CCSがカーボンニュートラル実現の鍵技術とされ、政府も長期戦略に位置付けている。本レビューはCCSの設計・運用最適化に資する知見を提供し、国内のCCS実証・商用化に向けた技術基盤強化に貢献する。

In the global GX context

Globally, CCS is recognized as a critical mitigation technology, with many countries scaling up deployment. This review consolidates prediction methods, supporting more accurate modeling and cost-effective CCS implementation, relevant to international climate goals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a structured overview of CO2 solubility models, useful for identifying research gaps and improving prediction methods.

🏢実務担当者:Offers guidance on selecting appropriate solubility prediction tools for CCS project design and operation.

🏛政策担当者:Highlights the importance of CCS technology development and the need for supportive policies to accelerate deployment.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.rineng.2026.112351first seen 2026-08-08 04:58:52

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