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変動する電力構成と炭素税条件下でのハイブリッド膜・吸収CO2回収システムのANNベース技術経済最適化

ANN-Based Techno-Economic Optimization of a Hybrid Membrane–Absorption CO2 Capture System Under Varying Power Mix and Carbon Tax Conditions (原題)

Hyunseok Koo, Sungwon Hwang

Energy📚 査読済 / 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: power
DOI: 10.1016/j.energy.2026.142262
原典: https://doi.org/10.2139/ssrn.6064798

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いて、ハイブリッド膜・吸収CO2回収システムの技術経済的最適化を実施。電力構成と炭素税の変動を考慮し、コスト最小化とCO2回収率のバランスを探る。脱炭素技術の経済性評価にAIを応用した点が特徴。

English

This paper applies artificial neural networks (ANN) to optimize the techno-economic performance of a hybrid membrane-absorption CO2 capture system, considering varying power mix and carbon tax conditions. It balances cost minimization with CO2 capture efficiency, demonstrating AI-driven optimization for decarbonization technologies.

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技術の導入促進がGX政策の柱の一つであり、炭素税や排出量取引の動向を踏まえた経済性評価は、企業の投資判断に直結する。本研究成果は、日本のCCUS導入コスト低減に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors, and techno-economic optimization under carbon pricing is essential for investment decisions. This study provides a methodology that can inform CCUS deployment strategies in regions with evolving carbon markets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel ANN-based optimization framework for CCUS systems that can be extended to other decarbonization technologies.

🏢実務担当者:Offers insights into cost-effective CO2 capture configurations under different carbon tax scenarios, useful for project planning.

🏛政策担当者:Highlights the impact of carbon pricing on CCUS economics, informing policy design for carbon capture incentives.

🔗 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。