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インドをネットゼロへ導く：CCSインフラの最適計画

Routing India towards Net Zero: Optimal Planning of the CCS Infrastructure (原題)

Adrien Nicolle, Stéphanie Monjon, Olivier Massol

Environmental Modeling & Assessment📚 査読済 / ジャーナル2026-05-28#CCUSOrigin: Global
DOI: 10.1007/s10666-026-10129-2
原典: https://doi.org/10.1007/s10666-026-10129-2
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、インドにおける炭素回収・貯留（CCS）インフラの最適計画のための費用最小化モデルを提案する。石炭火力発電所からの排出削減を目的とし、パイプラインルーティングや貯留投資を含むMILPモデルを構築。結果、最適なCO2パイプラインネットワークは地域集中型であり、東部の「背骨」ルートが重要であることを示した。

English

This paper proposes a cost-minimizing MILP model for optimal CCS infrastructure deployment in India. Focusing on coal-fired power plants, it incorporates pipeline routing and storage investments. Results show that the optimal CO2 pipeline network is locally concentrated around storage basins, with an eastern transportation backbone in all scenarios.

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

インドのCCSインフラ計画は、日本のGX政策（例えば、CCS長期ロードマップや東アジアCCSネットワーク構想）と比較・参照する上で貴重な知見を提供する。日本のCCS戦略策定において、地域集中型ネットワークの重要性やコスト分析の参考となる。

In the global GX context

This paper provides a rigorous optimization framework for CCS infrastructure, directly relevant to global CCS deployment discussions. The findings on regional pipeline networks and cost drivers offer insights for countries like Japan that are evaluating large-scale CCS as part of their net-zero strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:A detailed MILP model for CCS infrastructure optimization that can be adapted to other regions or integrated with energy system models.

🏢実務担当者:Practical insights on pipeline routing and storage basin prioritization for companies involved in CCS project development.

🏛政策担当者:Evidence to inform national CCS infrastructure planning, including the importance of regional clustering and backbone pipelines.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 その規模、人口増加、そして新興経済を考慮すると、インドのエネルギー選択は、地球規模の気候変動を緩和する上で極めて重要である。石炭に大きく依存する同国のエネルギー消費の増加は、2070年までのネットゼロ目標を達成する能力に対する懸念を高めている。炭素回収・貯留（CCS）技術は、石炭火力発電所からの排出量を削減するための潜在的な解決策を提供する。しかし、インドにおけるCCS導入の規模、コスト、および実現可能性は、ほとんど調査されていない。本論文は、インドにおけるCCS導入のためのコスト最小化混合整数線形計画法（MILP）モデルを導入することにより、このギャップに対処する。このモデルは、詳細な炭素回収投資、パイプライン経路、および陸上・海上貯留投資を組み込んでいる。CCS導入の影響を検討するために、我々は代替的な政策義務、貯留制限、および回収目標を反映した4つのシナリオを分析する。我々の結果は、いくつかの重要な知見を明らかにする。第一に、インドの最適なCO2パイプラインネットワークは、全国的に統合されたネットワークを形成するのではなく、貯留盆地周辺に集中した地域インフラによって特徴づけられる。第二に、モデル化されたすべてのシナリオにおいて、排出量のかなりの部分が東部の輸送「バックボーン」に沿って輸送される。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Abstract Given its size, growing population, and emerging economy, India’s energy choices are critically important for mitigating global climate change. The country’s increasing energy consumption, heavily reliant on coal, raises concerns about its ability to achieve its net zero target by 2070. Carbon Capture and Storage (CCS) technologies offer a potential solution to reduce emissions from coal-fired power plants. However, the size, cost, and feasibility of CCS deployment in India remain largely unexplored. This paper addresses this gap by introducing a cost-minimizing Mixed Integer Linear Program (MILP) model for CCS deployment in India. The model incorporates detailed carbon capture investment, pipeline routing, and onshore and offshore storage investments. To examine the implications of CCS adoption, we analyze four scenarios that reflect alternative policy mandates, storage restrictions, and capture targets. Our results reveal several important findings. First, India’s optimal CO 2 pipeline network is characterized by local infrastructures concentrated around storage basins rather than forming a nationally integrated network. Second, a significant portion of emissions is transported along an eastern transportation ’backbone’ in all modeled scenarios.

🔗 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。