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溶媒ベースCO2回収パイロットプラントのニューラルネットワークベース・グレーボックスモデリングと経済モデル予測制御のためのデータ

Data for "Neural network-based Grey-box Modeling and Economic Model Predictive Control of a Solvent-based Carbon Capture Pilot Plant" (原題)

Martinsen, Emil Skov, Frandsen, Sten, Scharling, Tejs, Møller, Jan Kloppenborg, Madsen, Henrik, Ritschel, Tobias K. S., Goranović, Goran

Zenodoデータセット2026-10-14#CCUSOrigin: EU経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.23377661
原典: https://zenodo.org/records/23377661

🤖 gxceed AI 要約

日本語

デンマーク工科大学の溶媒ベースCO2回収パイロットプラントから得た実験データと、ニューラルネットワークを用いたグレーボックスモデルのパラメータ推定値、経済MPCの閉ループ試験結果を公開するデータセット。モデル訓練・検証用の生ログ、11種類の正則化値に対する推定パラメータ、4回のMPC試験の計測値とソルバ統計を含む。CCUSプラントの運転最適化と制御設計の再現性向上に資する。

English

Open dataset from a solvent-based CO2 capture pilot plant at the Danish Technological Institute, supporting a neural-network grey-box model and economic MPC study. It includes raw pilot-plant logs (Nov-Dec 2025), parameter estimates for 11 regularization values, and closed-loop measurements from four economic MPC tests (April 2026). Enables reproducible CCUS process modeling and control research.

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はGX推進戦略・エネルギー基本計画の中核技術であり、実プラントの制御最適化データは国内パイロット（苫小牧CCS等）の運転高度化やコスト低減に示唆を与える。ただし開示・会計フレームワークとの直接接続は薄い。

In the global GX context

Globally, CCUS is central to net-zero pathways and hard-to-abate sector decarbonization. This dataset advances reproducible, data-driven control of capture plants, supporting cost reduction and scale-up—key for transition finance and industrial decarbonization credibility.

👥 読者別の含意

🔬研究者:CCUSプロセス制御・グレーボックスモデリングの再現研究に直接使える公開データとコードを提供する。

🏢実務担当者:回収プラントの運転最適化・エネルギー消費低減に向けたモデルベース制御の実装参考になる。

🏛政策担当者:CCUS実装のコスト低減と信頼性向上に資する技術的根拠として参照可能。

📄 Abstract（原文）

Experimental data from the solvent-based CO2 capture pilot plant at the Danish Technological Institute (DTI) and the model parameter estimates used in the paper "Neural network-based Grey-box Modeling and Economic Model Predictive Control of a Solvent-based Carbon Capture Pilot Plant" (E. S. Martinsen, S. Frandsen, T. Scharling, J. K. Møller, H. Madsen, T. K. S. Ritschel, G. Goranović; submitted to Journal of Process Control). The record contains: (1) raw_pilot_plant.zip: raw logs of the pilot plant from the measurement campaign in Nov-Dec 2025, used for model training and validation; (2) parameter_estimates.zip: the estimated parameters of the neural network-based grey-box model for 11 regularization values (in-sample and leave-one-out estimates); (3) closed_loop_tests.zip: measurements, applied inputs, controller outputs and solver statistics from the four economic MPC tests at the pilot plant in April 2026. README.md describes all files. The code to reproduce the results is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.23377240 (GitHub: https://github.com/emima94/carbon-capture-greybox-empc).

🔗 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。