A stochastic grey-box model of a solvent-based carbon capture pilot plant

溶媒ベースの炭素回収パイロットプラントの確率的グレーボックスモデル (AI 翻訳)

Emil Skov Martinsen, Lars Schwarzer, Sten Frandsen, Tejs Scharling, Mathias Boe Rysgaard, Tobias Ritschel, Jan Kloppenborg Møller, Henrik Madsen, Goran Goranović

Computers & Chemical Engineering📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#CCUS

DOI: 10.1016/j.compchemeng.2026.109767

原典: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2026.109767

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、溶媒を用いた炭素回収パイロットプラントの確率的グレーボックスモデルを提案している。実際のプラントデータを用いた検証により、モデルの精度と適用可能性が示されている。CCUS技術の実用化に向けたモデル開発の一環として位置づけられる。

English

This paper presents a stochastic grey-box model for a solvent-based carbon capture pilot plant. The model integrates physical principles with data-driven approaches to capture uncertainty. Validation using plant data demonstrates its effectiveness for process optimization and scale-up in CCUS.

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技術の実証・導入がGX政策の一環として推進されており、本手法はパイロットプラントのモデリング効率化に貢献しうる。

In the global GX context

Globally, CCUS is critical for hard-to-abate sectors; this stochastic grey-box approach offers a practical modeling solution for pilot-scale carbon capture systems.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a modeling framework for CCUS pilot plants that can inform scale-up studies.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2026.109767first seen 2026-06-21 05:17:09

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