Multi-objective optimization of subsurface CO 2 capture, utilization, and storage using sequential quadratic programming with stochastic gradients
確率的勾配を用いた逐次二次計画法による地下CO2回収・利用・貯留の多目的最適化 (AI 翻訳)
Nguyen Q.M.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、地下でのCO2回収・利用・貯留（CCUS）の多目的最適化手法を提案する。確率的勾配を用いた逐次二次計画法を適用し、経済性と環境性のトレードオフを評価する。
English
This paper proposes a multi-objective optimization method for subsurface CO2 capture, utilization, and storage (CCUS). It applies sequential quadratic programming with stochastic gradients to evaluate trade-offs between economic and environmental performance.
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が脱炭素の重要技術と位置付けられており、本論文の最適化手法はコスト削減や貯留効率向上に寄与する可能性がある。特に、日本の地質条件に合わせたパラメータ調整が期待される。
In the global GX context
Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors, and optimization methods help make projects economically viable. This approach supports international goals under IEA and IPCC scenarios by improving project design.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in CCUS optimization can adopt the stochastic gradient-based SQP method for their models.
🏢実務担当者:Practitioners in CCUS project development can use the multi-objective framework to balance costs and storage efficiency.
🏛政策担当者:Policymakers can see how optimization supports cost reduction, informing subsidy design for CCUS.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85162028948first seen 2026-06-14 05:28:37
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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。