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GX・脱炭素 論文ハブ

論文・プレプリント

arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。

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🌍 ENジャーナルZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#CCUSDOI

Electrochemical Carbon Capture and Conversion: A Future Green Approach

電気化学的炭素回収と変換:未来のグリーンアプローチ

Dr. Sarita Chaudhary, Dr. Mala Mathur , Dr. Komal Arora , Dr. Santosh Kumar Agrawal, Dr. Abhishek Gehlot

本稿は電気化学的プロセスによる二酸化炭素の回収と有用物質への変換技術を概説する。電極触媒や電解セル設計、プロセス統合の最新動向をレビューし、グリーン水素や合成燃料への応用可能性に焦点を当てる。再生可能エネルギーとの組み合わせでカーボンネガティブシステム実現の可能性を示す。

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🌍 EN🇨🇳 CN📚 査読済 / ジャーナルIndustrial & Engineering Chemistry Research2026#CCUSDOI

HiGee Intensified Low-Energy Carbon Dioxide Capture Using Phase-Change Absorbent: A Pilot-Scale Study

HiGee強化相変化吸収材を用いた低エネルギーCO2回収:パイロット規模研究

Rui‐Qi Jia, Zhi-Yuan Xue, Guang‐Wen Chu +2

相変化吸収材を用いたHiGee技術によるCO2回収プロセスを100トン規模のパイロットプラントで検討。従来のMEA法に比べて再生エネルギー消費を48.08%削減し、2.01 GJ/t CO2を達成。長期間安定運転で91.64%の回収効率を実証した。実用化への堅牢な実証を提供。

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🌍 EN🌍 Global📚 査読済 / ジャーナルJournal of the American Chemical Society2026#CCUSDOI

Covalent Organic Frameworks with Deep Eutectic Linkages for Low-Concentration Carbon Capture

低濃度二酸化炭素回収のための深共晶結合を有する共有結合性有機構造体

Hui Li, Xiansong Shi, Weiwei Li +4

本研究は、深共晶結合(DEL)を有する共有結合性有機構造体(COF)を開発し、低濃度CO2回収における高性能を実証した。Im-TBDは60°Cの低温度で再生可能で、20サイクルにわたり安定した性能を示し、アミン系吸着剤の劣化問題を克服。直接空気回収(DAC)条件下でCO2/N2選択性1711、天然ガス複合発電排ガス条件下で230を達成。再生熱要件は水系システム比72~96%削減された。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルJournal of Cleaner Production2026#CCUSDOI

Systematic design and optimization of integrated CCUS systems for methane and methanol production

統合CCUSシステムのメタンおよびメタノール生産のための体系的設計と最適化

Nguyen T.T.H.

本論文では、CCUS(炭素回収・利用・貯留)システムをメタン・メタノール生産に統合する設計と最適化手法を提案。システム全体の効率性と経済性を向上させるための体系的アプローチを示す。CCUSの実用化に向けた重要な知見を提供。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルCarbon Capture Science and Technology2025#CCUSDOI

Innovative high temperature heat pump concepts for an economic decarbonization of a carbon capture unit

炭素回収ユニットの経済的な脱炭素化のための革新的高温ヒートポンプコンセプト

Singh Rawat S.

本論文は、炭素回収ユニットを経済的に脱炭素化するための革新的な高温ヒートポンプの概念を提案する。提案された設計は、CCUSにおけるエネルギー消費とコストを削減し、システム全体の効率を向上させる。産業排出削減への応用が期待される。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルCarbon Capture Science and Technology2026#CCUSDOI

Comparative environmental techno-economic assessments (eTEAs) of onboard amine-based carbon capture and boil-off gas handling systems on LCO2 carriers

LCO2運搬船におけるアミンベースのオンボード炭素回収およびボイルオフガス処理システムの比較環境技術経済評価

Shin H.

本論文は、LCO2運搬船におけるアミンベースのオンボード炭素回収システムとボイルオフガス処理システムを比較する環境技術経済評価を実施。CCUS技術の船舶実装における性能とコストを評価し、脱炭素輸送への示唆を提供する。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルCarbon Capture Science and Technology2025#CCUSDOI

Decarbonizing Saudi Arabia energy and industrial sectors: Assessment of carbon capture cost

サウジアラビアのエネルギー・産業セクターの脱炭素化:炭素回収コストの評価

Rowaihy F.

本論文は、サウジアラビアのエネルギーおよび産業セクターにおける脱炭素化を目的とし、炭素回収コストを評価する。具体的なコスト分析により、CCUS技術の実装可能性と経済性を検討している。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルEnergies2025#CCUSDOI

Enhanced Oil Production Forecasting in CCUS-EOR Systems via KAN-LSTM Neural Network

KAN-LSTMニューラルネットワークによるCCUS-EORシステムの石油生産予測の高度化

Xia W.

本論文は、CCUS-EORシステムにおける石油生産量を高精度に予測するため、KAN (Kolmogorov-Arnold Network) とLSTMを組み合わせたニューラルネットワーク手法を提案。従来の手法と比較して予測精度が向上し、CCUSプロジェクトの経済性評価や運用最適化に貢献する。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルClean Technologies and Environmental Policy2026#CCUSDOI

Carbon dioxide capture, utilization, and storage: recent approaches, challenges, and future prospects toward a carbon-free world

二酸化炭素回収・利用・貯留:カーボンフリー社会に向けた最近のアプローチ、課題、将来展望

Sultan N.S.

本総説は、二酸化炭素回収・利用・貯留(CCUS)の最近の技術アプローチ、課題、将来展望を包括的にレビューする。カーボンフリー世界の実現に向けて、CCUSが果たす役割とその発展方向性を論じる。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルEnvironmental Science Advances2026#CCUSDOI

Synthesis, weathering and machine learning modeling of nutrient-doped fast-weathering silicate minerals for carbon capture, utilization and sequestration (CCUS)

栄養ドープ高速風化ケイ酸塩鉱物の合成、風化、および機械学習モデリングによる炭素回収・利用・貯留(CCUS)

Ali A.

本研究では、栄養素をドープした高速風化ケイ酸塩鉱物の合成とその風化プロセスについて、機械学習モデルを用いて評価した。この鉱物は二酸化炭素を回収・貯留する可能性があり、CCUS技術の効率向上に貢献する。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルPetroleum Science2026#CCUSDOI

An integrated deep learning framework for full-cycle CCUS-EOR evaluation and optimization under carbon neutrality

カーボンニュートラル下でのフルサイクルCCUS-EOR評価と最適化のための統合深層学習フレームワーク

Shen B.

本論文は、炭素中立目標に向けてCCUS-EOR(炭素回収・有効利用・貯留と石油増進回収)の全サイクルを評価・最適化する統合深層学習フレームワークを提案する。深層学習を用いることで、CO2挙動の予測精度向上と経済性評価の効率化を実現し、最適な運用戦略を導出する。カーボンニュートラル達成に向けたCCUS技術の実装を加速する貢献が期待される。

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🌍 EN🌍 Global📚 査読済 / ジャーナルFrontiers in Climate2022#CCUSDOI

Adapting the Technology Performance Level Integrated Assessment Framework to Low-TRL Technologies Within the Carbon Capture, Utilization, and Storage Industry, Part I

CCUS産業における低TRL技術への技術性能レベル統合評価フレームワークの適用(第1部)

Mendoza N.

本論文は、CCUS業界における低技術成熟度(TRL)技術に技術性能レベル(TPL)統合評価フレームワークを適用する方法を提案する。第1部では、フレームワークの理論的基礎と適用手順を提示し、早期段階のCCUS技術の評価を促進する。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルProcess Safety and Environmental Protection2025#CCUSDOI

Integrated decarbonization system for ethane cracking: Carbon capture, CO2 hydrogenation, solar-powered water electrolysis and methanol to olefins

エタン分解のための統合脱炭素システム:炭素回収、CO2水素化、太陽光水電解、メタノールからオレフィン

Sun R.

本論文はエタン分解プロセスにおける統合脱炭素システムを提案。炭素回収・CO2水素化・太陽光水電解・メタノールからオレフィンへの転換を組み合わせ、石油化学部門の排出削減を目指す。

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🌍 EN🌍 GlobalジャーナルSociety of Petroleum Engineers SPE AAPG Seg Carbon Capture Utilization and Storage Conference and Exhibition Ccus 20262026#CCUS

Society of Petroleum Engineers - SPE/AAPG/SEG Carbon Capture, Utilization, and Storage Conference and Exhibition, CCUS 2026

石油技術者協会 - SPE/AAPG/SEG 炭素回収・利用・貯留会議および展示会、CCUS 2026

(著者不明)

本会議はCCUS技術の最新動向を議論する国際会議であり、CO2回収・利用・貯留に関する技術発表や展示が行われる。具体的な成果は不明だが、脱炭素社会実現に向けた重要な技術領域を扱う。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルIEEE Access2023#CCUSDOI

Low-Carbon Economic Dispatch of Integrated Electricity-Gas Energy System Considering Carbon Capture, Utilization and Storage

炭素回収・利用・貯留を考慮した電気・ガス統合エネルギーシステムの低炭素経済負荷配分

Liu X.

本論文は、炭素回収・利用・貯留(CCUS)技術を組み込んだ電気・ガス統合エネルギーシステムの低炭素経済負荷配分問題を定式化し、最適化手法を提案する。システム全体のコストと排出削減のバランスを考慮し、CCUSの効率的な運用が可能となる。数値実験により提案手法の有効性を検証している。

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🌍 EN🌍 Global📚 査読済 / ジャーナルIEEE Transactions on Automation Science and Engineering2025#CCUSDOI

Sustainable Operation of CCUS Units Under Low-Carbon Economics

低炭素経済下におけるCCUSユニットの持続可能な運営

Song Z.

本論文は、低炭素経済の枠組みにおいてCCUSユニットを持続可能に運用するための方法を探る。経済性と環境効果のバランスに焦点を当て、政策インセンティブの影響を分析する。

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🌍 EN📚 査読済 / ジャーナルJournal of Petroleum Exploration and Production Technology2025#CCUSDOI

Predicting viscosity of CO2–CH4 binary mixtures using robust white-box machine learning frameworks: implication for carbon capture, utilization, and storage

二酸化炭素-メタン二元混合物の粘度予測:炭素回収・有効利用・貯留のための頑健なホワイトボックス機械学習フレームワーク

Alatefi S.

本論文は、CO2-CH4二元混合物の粘度を高精度に予測するホワイトボックス機械学習モデルを提案する。CCUSプロセスの設計・最適化に資する成果であり、特にCO2輸送や地中貯留の効率向上に貢献する。

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