LNG冷熱回収を伴うハーバー・ボッシュ法による再生可能エネルギー駆動型グリーン水素-アンモニア併産：ANN支援MOGWOを用いた技術経済最適化
Renewable-driven green hydrogen-to-ammonia cogeneration via the Haber–Bosch loop with LNG cold-energy recovery: Techno-economic optimization using ANN-assisted MOGWO (原題)
Tahani S. Alotaibi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
再生可能エネルギー由来の水素をハーバー・ボッシュ法でアンモニアに転換し、LNG冷熱回収を組み合わせた併産システムを提案。人工ニューラルネットワーク（ANN）と多目的遺伝的アルゴリズム（MOGWO）を組み合わせ、技術経済的な最適化を行う。グリーンアンモニアのコスト低減とエネルギー効率向上の可能性を示す。
English
Proposes a renewable-powered green hydrogen-to-ammonia cogeneration system using the Haber–Bosch loop with LNG cold-energy recovery. Applies ANN-assisted multi-objective grey wolf optimization (MOGWO) for techno-economic optimization. Aims to cut green ammonia costs and improve energy efficiency.
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
日本はアンモニアを火力発電の混焼燃料や水素キャリアとして位置づけ、グリーンアンモニアの調達・製造コスト低減がGX政策の焦点。本論文の最適化手法は、国内のアンモニア供給網やLNG冷熱活用の事業性評価に示唆を与える。
In the global GX context
Green ammonia is central to global decarbonization pathways as a hydrogen carrier and co-firing fuel. This techno-economic optimization work informs cost benchmarks for green ammonia production, relevant to transition finance and industrial decarbonization strategies worldwide.
👥 読者別の含意
🔬研究者:再生可能エネルギー由来アンモニア併産の技術経済最適化手法（ANN+MOGWO）に関心のある研究者に有用。
🏢実務担当者:グリーンアンモニア製造・調達を検討する企業が、コスト低減とLNG冷熱活用の設計指針として参照できる。
🏛政策担当者:アンモニア混焼・水素キャリア政策のコスト前提を検討する際の技術経済的根拠として参考になる。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2026.157823first seen 2026-10-02 05:23:04
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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。