CO₂回収とe-fuelによる世界的脱炭素化の補足データセット：ナイジェリア・ケニア・南アフリカのケーススタディを用いたマルチスケール空間評価
Supplementary Dataset for Global Decarbonisation via CO₂ Capture and E-Fuels: A Multi-Scale Spatial Assessment with Case Studies in Nigeria, Kenya, and South Africa. (原題)
Atughwe, Raymond, Gadkari, Siddharth, Short, Michael
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本データセットは、ナイジェリア・ケニア・南アフリカにおけるCO₂回収、e-fuel生産、炭素クレジットポテンシャルの技術経済・空間評価を支える補足資料である。モデルパラメータ、算出方法、国別結果の3付録で構成され、回収効率やDAC導入前提、CO₂燃料変換係数、炭素価格前提などを収録する。新興国におけるCCUS・合成燃料サプライチェーン・気候金融の再現性ある研究基盤を提供する。
English
This supplementary dataset underpins a techno-economic and spatial assessment of CO₂ capture, e-fuel production, and carbon credit potential in Nigeria, Kenya, and South Africa. It provides model parameters, methodological notes, and country-level results, including capture efficiencies, DAC assumptions, conversion factors, and carbon price ranges. It supports reproducible research on CCUS, synthetic fuel supply chains, and climate finance in emerging economies.
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
日本企業がアフリカ新興国でCCUS・e-fuel事業や炭素クレジット創出に関与する際の基礎データとして有用。SSBJ・有報の気候関連開示における海外移行リスク評価にも示唆を与える。
In the global GX context
Adds to global transition-finance and CCUS literature by quantifying carbon credit potential in African emerging economies, relevant to voluntary market integrity and Article 6 discussions. Complements ISSB/TCFD-aligned disclosure of transition opportunities in hard-to-abate sectors.
👥 読者別の含意
🔬研究者:CCUS・e-fuelの空間評価や炭素クレジット推計の再現・拡張に使えるパラメータと結果データを提供する。
🏢実務担当者:アフリカでのCCUS・合成燃料事業や炭素クレジット調達の初期スクリーニングに活用できる。
🏛政策担当者:新興国における炭素回収・合成燃料政策と気候金融設計の定量根拠として参照可能。
📄 Abstract（原文）
This dataset supports the study on the techno-economic and spatial assessment of CO₂ capture, e-fuel production, and carbon credit potential in Nigeria, Kenya, and South Africa. It provides the structured input data, methodological parameters, and processed results used to quantify national CO₂ capture availability, synthetic fuel production potential, and associated climate finance opportunities. NOTES: The datasets relating to appendices A, B and C have been updated in this version. The dataset is organised into three appendices: Appendix A – Model Parameters Contains all key techno-economic, environmental, and conversion parameters used in the analysis, including: CO₂ capture efficiencies for point sources and direct air capture (DAC) Retrofit fractions and DAC deployment assumptions Literature-based CO₂-to-fuel conversion factors Technology performance and process assumptions Carbon price assumptions used for estimating potential carbon credit revenues Appendix B – Methodological Notes Documents how production and financial potentials were calculated, including: Equations used to convert captured CO₂ into e-fuel production volumes Assumptions for allocating CO₂ across fuel pathways Scenario and sensitivity parameter definitions Method used to estimate potential carbon credit revenues from captured CO₂ under compliance and voluntary market price ranges Appendix C – Results Tables (100% CO₂ Utilisation Case) Provides country-level model outputs, including: Captured CO₂ by source type Upper-bound e-fuel production potentials Estimated carbon credit revenue ranges This dataset enhances transparency and reproducibility while enabling further research on carbon capture utilisation, synthetic fuel supply chains, and climate finance mechanisms in emerging economies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/22917557first seen 2026-09-27 04:10:53 · last seen 2026-09-29 04:11:35
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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。