← 論文一覧に戻る

Underground gas storage process optimisation with respect to reservoir parameters and production equipment

貯留層パラメータと生産設備に関する地下ガス貯蔵プロセスの最適化 (AI 翻訳)

Brkić V.

Energies📚 査読済 / ジャーナル2021-07-02#その他経営インパクト: コスト削減対象セクター: oil_gas
DOI: 10.3390/en14144324
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85111278728

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は地下ガス貯蔵プロセスの最適化手法を提案し、貯留層特性と生産設備の相互作用を分析する。効率向上とコスト削減に寄与し、エネルギーセキュリティや再生可能エネルギー統合への間接的な貢献が期待される。

English

This paper proposes an optimization method for underground gas storage processes, analyzing interactions between reservoir parameters and production equipment. It contributes to efficiency improvement and cost reduction, indirectly supporting energy security and renewable integration.

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LNG基地や地下貯蔵施設の運用最適化はエネルギー安定供給に直結する。本手法は既存インフラの効率化を通じたGX貢献の可能性を示す。

In the global GX context

Globally, optimizing gas storage supports grid flexibility and renewable energy integration. This work provides engineering insights for improving storage asset performance, relevant to energy transition strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Reservoir engineering and process optimization researchers can adopt the proposed methodology for similar storage systems.

🏢実務担当者:Operators of underground gas storage facilities can apply these optimization principles to reduce operational costs.

🏛政策担当者:Energy policymakers may consider storage efficiency as a lever for energy security and decarbonization.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。