Robust infrastructure design for Carbon Capture Utilization and Storage considering carbon emission uncertainty
炭素排出の不確実性を考慮したCCUSのためのロバストなインフラ設計 (AI 翻訳)
Bei Lin, Xiaoyu Ji, Yingtong Wang, Yingfu He
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、CCUSインフラの設計において炭素排出量の不確実性を考慮するロバスト最適化手法を提案する。不確実性下での最適なパイプラインや貯留サイトの選定を可能にし、政策決定や投資判断に貢献する。
English
This paper proposes a robust optimization approach for CCUS infrastructure design that accounts for carbon emission uncertainty, enabling optimal selection of pipelines and storage sites under uncertainty, supporting policy and investment decisions.
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CCUSがGX戦略の柱の一つであり、本論文の不確実性を考慮した設計手法は、長期計画やリスク評価に有用。実務者にとって参考になる。
In the global GX context
CCUS is critical for global decarbonization; this paper's robust design under uncertainty addresses a key challenge in infrastructure planning, relevant for countries scaling up CCS.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A robust optimization framework for CCUS infrastructure under emission uncertainty advances decision-making tools.
🏢実務担当者:Useful for planning and risk assessment of CCUS projects.
🏛政策担当者:Provides insights for designing policies that support resilient CCUS infrastructure.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.1016/j.omega.2026.103512first seen 2026-05-14 23:39:20
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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。