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Synthesis of carbon capture, utilization, and sequestration processing pathways using state-task network representation

状態タスクネットワーク表現を用いた炭素回収・利用・貯留処理経路の合成 (AI 翻訳)

Chung W.

IFAC Papersonline📚 査読済 / 学会2023-07-01#CCUS経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy
DOI: 10.1016/j.ifacol.2023.10.492
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85184959145

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、状態タスクネットワーク（STN）表現を用いて、炭素回収・利用・貯留（CCUS）の処理経路を体系的に合成する手法を提案する。複数のCCUS技術を統合した最適なプロセス設計を可能にし、脱炭素社会の実現に貢献する。

English

This paper proposes a systematic method for synthesizing carbon capture, utilization, and sequestration (CCUS) processing pathways using state-task network (STN) representation. It enables optimal process design integrating multiple CCUS technologies, contributing to a decarbonized society.

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2050年カーボンニュートラル達成の鍵技術とされ、政府も支援を強化している。本手法は、国内のCCUSプロジェクトの設計最適化に有用であり、産業界の脱炭素投資判断に貢献する。

In the global GX context

Globally, CCUS is recognized as a critical technology for net-zero targets, with increasing policy support. This method offers a systematic approach to optimize CCUS pathways, relevant for international projects and climate policy alignment.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel STN-based framework for CCUS pathway synthesis, useful for process systems engineering research.

🏢実務担当者:Offers a tool for optimizing CCUS project designs, potentially reducing costs and improving feasibility.

🏛政策担当者:Highlights the importance of CCUS in decarbonization strategies, informing policy support for technology development.

🔗 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。