CO₂ Corrosion Rate Prediction Model for Well Tubing in CCUS Process
CCUSプロセスにおける坑管のCO₂腐食速度予測モデル (AI 翻訳)
Liu H.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
CCUSシステムにおける坑管のCO₂腐食速度予測モデルを提案。温度、圧力、CO₂濃度などの主要パラメータを考慮し、CCUS井戸の安全性と寿命向上を目指す。大規模炭素貯蔵の信頼性確保に貢献。
English
This study proposes a prediction model for CO₂ corrosion rate in well tubing within CCUS systems. It incorporates key parameters such as temperature, pressure, and CO₂ concentration, aiming to improve the safety and longevity of CCUS wells, thereby supporting large-scale carbon storage operations.
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GXの重要施策として位置づけられており、坑井の長期的な健全性評価は実用化の鍵。本モデルはSSBJ非財務情報開示においても、CCUS実績の信頼性を示す技術的根拠となり得る。
In the global GX context
Globally, CCUS is critical for net-zero targets, and well integrity is a key operational risk. This model directly addresses the need for reliable corrosion prediction, which is essential for project financing, regulatory approval, and long-term carbon storage certification under frameworks like ISO 27914.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a quantitative framework for CCUS well corrosion modeling that can be extended with field data.
🏢実務担当者:Use this model to assess well tubing life and plan maintenance schedules for CCUS operations.
🏛政策担当者:Supports development of technical standards for CCUS well integrity, relevant for carbon storage regulation.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105041751689first seen 2026-06-20 06:37:53 · last seen 2026-06-21 05:39:33
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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。