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電気分解による水素・メタン・メタノール製造における余剰電力活用の温室効果ガス排出削減可能性

Potential for greenhouse gas emission reductions using surplus electricity in hydrogen, methane and methanol production via electrolysis (原題)

Uusitalo V.

Energy Conversion and Management📚 査読済 / ジャーナル2017-01-01#水素経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy
DOI: 10.1016/j.enconman.2016.12.031
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85007039109

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、再生可能エネルギー由来の余剰電力を用いた電気分解による水素、メタン、メタノール製造の温室効果ガス排出削減ポテンシャルを評価する。系統制約や時間帯別の電力需給を考慮し、余剰電力の有効活用が脱炭素化に寄与する条件を定量的に示す。日本の再エネ導入拡大と水素社会実現に向けた政策・技術的示唆を与える。

English

This paper evaluates the GHG emission reduction potential of producing hydrogen, methane, and methanol via electrolysis using surplus renewable electricity. Considering grid constraints and time-varying power supply-demand, it quantitatively shows conditions under which surplus power utilization contributes to decarbonization. It offers policy and technical insights for expanding renewables and realizing a hydrogen society.

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

日本では再エネ導入拡大に伴う余剰電力の有効活用が課題であり、水素・合成燃料製造はその解決策として注目される。本研究成果は、日本の水素基本戦略やカーボンニュートラル政策に資する定量的根拠を提供する。

In the global GX context

Globally, surplus renewable electricity is increasingly common, and power-to-X technologies like hydrogen and methanol production are key for sector coupling. This study provides quantitative evidence on GHG reduction potential, relevant for international energy transition and climate policy discussions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides quantitative assessment of GHG reduction potential for power-to-X pathways, useful for energy system modeling and policy analysis.

🏢実務担当者:Informs investment decisions in electrolysis-based fuel production, especially for utilizing surplus renewable power.

🏛政策担当者:Supports design of incentives for surplus electricity utilization and hydrogen/methanol production as decarbonization measures.

🔗 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。