A multi-stage data- and knowledge-coupled decision support framework for sustainable CCUS project site selection
持続可能なCCUSプロジェクトサイト選定のための多段階データ・知識結合型意思決定支援フレームワーク (AI 翻訳)
Li L.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、CCUS(CO2回収・利用・貯蔵)プロジェクトのサイト選定を支援する多段階の意思決定フレームワークを提案する。データと専門知識を統合し、持続可能性の観点から最適な立地を評価する手法を提供する。
English
This paper proposes a multi-stage decision support framework for CCUS project site selection, integrating data and expert knowledge to evaluate optimal locations from a sustainability perspective.
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、2030年までのCCS事業開始目標があり、本フレームワークは国内での適地選定や事業計画に活用できる。ただし、日本特有の地理・規制条件への適用にはさらなる調整が必要。
In the global GX context
Globally, CCUS is recognized as a key technology for decarbonizing hard-to-abate sectors. This framework offers a systematic approach for site selection, which is critical for project viability and public acceptance. It aligns with broader efforts to scale up CCUS deployment under national climate plans.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a structured methodology for integrating data and knowledge in CCUS site selection, suitable for further refinement and case studies.
🏢実務担当者:Offers a practical tool for energy and industrial firms evaluating CCUS project sites, helping to reduce risks and optimize investment.
🏛政策担当者:Supports evidence-based siting decisions and can inform regulatory frameworks for CCUS deployment.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105035841868first seen 2026-07-08 06:42:11
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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。