Promoting the sustainable development of CCUS projects: A multi-source data-driven location decision optimization framework
CCUSプロジェクトの持続可能な発展を促進する：マルチソースデータ駆動型立地決定最適化フレームワーク (AI 翻訳)
Zhou J.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、CCUSプロジェクトの立地決定を最適化するためのマルチソースデータ駆動型フレームワークを提案する。データ統合と機械学習を活用し、経済性・環境性・社会受容性を考慮した最適地点を特定する。実データに基づくケーススタディにより、提案手法の有効性を検証した。
English
This paper proposes a multi-source data-driven framework for optimizing the location decisions of CCUS projects. It integrates diverse datasets and machine learning to identify optimal sites considering economic, environmental, and social factors. Case studies demonstrate the effectiveness of the approach.
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GX戦略においてCCUSを重要技術と位置づけており、最適立地評価は実装促進に直結する。本フレームワークは日本の地理・産業特性への応用が期待される。
In the global GX context
CCUS is critical for decarbonizing hard-to-abate sectors globally. This optimization framework offers a systematic approach for project developers and policymakers to prioritize investments and scale up CCUS deployment.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel data-driven methodology for CCUS site selection, integrating multi-source data and machine learning.
🏢実務担当者:Offers a practical tool for project developers to evaluate and compare potential CCUS locations efficiently.
🏛政策担当者:Highlights key factors for designing supportive policies and infrastructure planning 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/85201508327first seen 2026-05-23 06:59:26 · last seen 2026-05-26 05:15:03
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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。