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Study on DSS for CCUS Source-Sink Matching

CCUSソース・シンクマッチングのためのDSSに関する研究 (AI 翻訳)

Sun L.

Energy Procedia📚 査読済 / 学会2015-01-01#CCUS経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy
DOI: 10.1016/j.egypro.2015.07.428
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/84947067385

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、CCUS（二酸化炭素回収・利用・貯留）におけるソースとシンクのマッチングを支援する意思決定支援システム（DSS）を研究する。最適な輸送・貯留計画を立案し、コストとリスクを低減することを目指す。日本を含む各国のCCUS実装に貢献する可能性がある。

English

This paper studies a decision support system (DSS) for source-sink matching in CCUS (carbon capture, utilization, and storage). It aims to optimize transport and storage planning, reducing costs and risks. The work contributes to CCUS deployment in Japan and globally.

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がカーボンニュートラル実現の鍵とされ、経済産業省のロードマップや「CCS事業法」が整備されつつある。本DSS研究は、国内のCCUSプロジェクトの実現可能性評価や投資判断に有用であり、政策と産業の連携に寄与する。

In the global GX context

Globally, CCUS is recognized as critical for hard-to-abate sectors, with projects scaling under policies like the US 45Q tax credit and EU innovation funds. This DSS research supports efficient source-sink matching, which is essential for cost-effective deployment and infrastructure planning, aligning with international climate goals.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a framework for optimizing CCUS infrastructure, useful for further research on decision support and optimization.

🏢実務担当者:Can inform corporate planning for CCUS projects, aiding in site selection and cost estimation.

🏛政策担当者:Highlights the need for data and tools to support CCUS infrastructure planning, relevant for policy design.

🔗 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。