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再生可能燃料かCCSか？ネットゼロ輸送・エネルギーシステムのドライバー特定（データ）

Renewable fuels or CCS? Identifying drivers in net-zero transport and energy systems (supporting data) (原題)

Frederik, Fristed

Zenodoプレプリント2026-09-06#エネルギー転換Origin: EU対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.22537583
原典: https://zenodo.org/records/22537583

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本データは、ネットゼロ達成に向けた輸送・エネルギーシステムにおける再生可能燃料とCCSの役割を分析した研究を支援する。Balmorelエネルギーシステムモデルを用い、37シナリオの感度分析結果を提供する。オープンソースのモデルとデータにより、再現性と透明性を確保している。

English

This dataset supports a study analyzing the roles of renewable fuels and CCS in net-zero transport and energy systems. It provides input data and results for 37 scenarios using the Balmorel energy system model. Open-source model and data ensure reproducibility and transparency.

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

日本のエネルギー政策では、水素・アンモニアやCCSの位置づけが議論されており、本分析のシナリオ比較は、日本の電源構成や輸送部門の脱炭素経路を検討する上で参考になる。特に、再生可能燃料とCCSのコスト競争力やシステム統合の課題は、日本の長期エネルギー需給見通しにも示唆を与える。

In the global GX context

This study contributes to global debates on technology choices for net-zero systems, comparing renewable fuels and CCS across scenarios. It offers insights for integrated energy system modeling and policy design, relevant to countries planning deep decarbonization strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides open data and model for replicating scenario analysis of renewable fuels vs CCS in net-zero systems.

🏢実務担当者:Useful for energy planners and utilities evaluating investment options in renewable fuels or CCS infrastructure.

🏛政策担当者:Informs policy on technology-neutral approaches to decarbonizing transport and energy sectors.

📄 Abstract（原文）

Overview This repository contains the input data and results supporting the study "Renewable fuels or CCS? Identifying drivers in net-zero transport and energy systems" ( https://doi.org/10.1016/j.energy.2026.142263 ). It includes the input data for the base scenario ( data.zip ) and the results for all 37 scenarios in the sensitivity analysis. The study builds on the Balmorel energy system model, and the model code and input data are available at the following locations: Model code: https://github.com/balmorelcommunity/Balmorel/releases/tag/fuels_or_ccs_2026 Input data: https://github.com/balmorelcommunity/Balmorel_data/releases/tag/fuels_or_ccs_2026 The model and data are open source. Balmorel is implemented in GAMS and therefore requires a GAMS licence to run. Due to its computational size, the model was solved on a high-performance computing (HPC) system using 16 cores (16 GB RAM per core), with a typical run taking approximately 24 hours. Results are provided in GDX ( .gdx ) format, the standard data format used by the GAMS modelling framework for storing model outputs. The files can be explored using the GAMS IDE or GDX Viewer. To support transparency and reproducibility, the code required to recreate the main figures in the study is included. Running create_plots.py from a directory containing the unzipped results folder reproduces Figures 4-7.

🔗 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。