Techno-economic evaluation and carbon balance of multiple process routes for light olefin production from green hydrogen and captured CO <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" altimg="si39.svg" display="inline" id="d1e1175"> <mml:msub> <mml:mrow/> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math>
グリーン水素と回収CO2からの軽質オレフィン製造の複数プロセス経路の経済性評価とカーボンバランス (AI 翻訳)
Osvaldo Silva, Lindley Maxwell, Sichem Guerrero, Derek Creaser, Iván Cornejo
🤖 gxceed AI 要約
日本語
グリーン水素と回収CO2を用いた軽質オレフィン製造の複数プロセスルートについて、技術経済性評価とカーボンバランス分析を実施。各ルートのコストとCO2削減効果を比較し、最も有望な経路を特定している。
English
This study presents a techno-economic evaluation and carbon balance analysis of multiple process routes for producing light olefins from green hydrogen and captured CO2. It compares costs and carbon reduction potentials, identifying the most promising pathways.
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
この研究はチリとスウェーデンの研究者によるもので、日本とは直接関係しないが、グリーン水素とCO2回収利用（CCU）の技術経済性評価手法は日本のGX政策やCCS/CCUS戦略にも示唆を与える。
In the global GX context
This paper contributes to the global understanding of CCU pathways for olefin production, which is relevant to decarbonization of the chemical sector. While not specific to Japan, the methodologies can inform international assessments of green hydrogen and carbon capture utilization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Offers a comparative techno-economic and carbon balance framework for CCU routes to olefins, valuable for researchers focused on chemical sector decarbonization.
🏢実務担当者:Provides cost and carbon performance data for different production pathways, aiding corporate strategy on green hydrogen and CCU investments.
🏛政策担当者:Highlights the economic feasibility and carbon reduction potential of CCU technologies, informing policy support for green hydrogen and circular carbon approaches.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.cherd.2026.04.037first seen 2026-05-17 06:52:13 · last seen 2026-05-20 05:14:51
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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。