Using agent-based modelling to simulate the emission reduction potential of CCUS technologies in China under alternative policy packages
エージェントベースモデリングを用いた中国における代替政策パッケージ下でのCCUS技術の排出削減ポテンシャルのシミュレーション (AI 翻訳)
Dong C.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、エージェントベースモデリングを用いて中国におけるCCUS技術の排出削減ポテンシャルを様々な政策パッケージのもとでシミュレーションする。政策の組み合わせがCCUS導入と排出削減に与える影響を分析し、最適な政策ミックスを探る。
English
This paper uses agent-based modelling to simulate the emission reduction potential of CCUS technologies in China under different policy packages. It analyzes how policy combinations influence CCUS deployment and emission reductions, aiming to identify optimal policy mixes.
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
中国を対象としたCCUS政策研究だが、政策パッケージ設計と評価の枠組みは日本のCCUS戦略にも示唆を与える。経済的インセンティブと規制の組み合わせが導入促進に重要である。
In the global GX context
This study on CCUS policy packages in China offers insights for global CCUS deployment. The agent-based modelling approach can be applied to other countries to evaluate policy effectiveness in promoting CCUS adoption.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Useful for researchers studying CCUS diffusion and policy effectiveness through simulation.
🏢実務担当者:CCUS project developers can learn about favorable policy combinations for investment decisions.
🏛政策担当者:Policymakers designing CCUS incentives and regulations can benefit from the simulation results.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85214688535first seen 2026-07-08 06:43:34
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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。