Study on Decarbonization Potential and Scale-up Path of Abandoned Coal Mine Compressed Air Energy Storage System
廃坑圧縮空気エネルギー貯蔵システムの脱炭素化ポテンシャルとスケールアップ経路に関する研究 (AI 翻訳)
Ning Xiao
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、廃坑を利用した圧縮空気エネルギー貯蔵(CAES)システムの脱炭素化ポテンシャルを定量化。直接排出削減、間接排出削減、地中隔離の三重の相乗効果をモデル化し、200MWシステムで年間約13万トンのCO2削減が可能と試算。間接削減が86.2%を占め、スケールアップには技術標準化と政策連携が重要。
English
This paper quantifies the decarbonization potential of compressed air energy storage (CAES) systems using abandoned coal mines. A triple synergistic model of direct, indirect, and sequestration-based emission reductions shows a 200 MW system can reduce ~130,000 tons CO2/year, with 86.2% from indirect reduction. Scaling requires technology standardization, regional clustering, and policy coordination.
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
日本では廃坑の有効利用と再生可能エネルギー導入拡大の両面で示唆に富む。特に、電力系統の柔軟性向上とCO2地中貯留の複合技術として、GX実装の参考になる。
In the global GX context
This paper offers a quantitative framework for a technology that addresses energy storage and carbon removal simultaneously, relevant to global efforts in grid decarbonization and CCUS. It highlights the value of retrofitting legacy infrastructure for the energy transition.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a comprehensive model for assessing emission reductions from CAES, useful for further work on energy storage and carbon accounting.
🏢実務担当者:Offers a scalable pathway for deploying CAES in abandoned mines, with cost and efficiency targets for project development.
🏛政策担当者:Demonstrates how policy coordination, carbon markets, and green finance can accelerate deployment of multi-benefit storage systems.
📄 抄録(日本語訳)
本研究は、廃坑圧縮空気エネルギー貯蔵(CAES)システムの脱炭素ポテンシャルと規模拡大経路を考察する。直接排出削減、間接排出削減、隔離ベースの排出削減を網羅する包括的な定量的モデルを構築することにより、ゼロカーボン運転、系統ピークシェービング、地質学的隔離の三重の相乗的脱炭素メカニズムを体系的に分析する。研究によれば、ゼロカーボン圧縮と廃熱回収技術を用いることで、従来システムにおけるガス補助燃焼を排除して直接排出削減を達成し、系統の再生可能エネルギー吸収能力を高めて顕著な間接排出削減効果をもたらし、改修された坑内空間をCO2地質学的隔離に利用してネガティブエミッションを実現できることが示されている。典型的なケース分析では、200 MWシステムの年間脱炭素ポテンシャルは約13万トンのCO2であり、その86.2%が間接排出削減によるものであり、高炭素電源を代替する中核的価値が強調される。本研究はさらに、技術標準化、地域クラスター化、政策調整を中心とした規模拡大開発経路を提案し、主要設備のコスト削減と効率向上、鉱山区貯蔵クラスターと協調的系統運用の確立、炭素市場とグリーンファイナンスメカニズムの革新を通じて、廃坑CAESシステムが新電力系統を支え、カーボンニュートラル目標を達成するための鍵となる技術になり得ると指摘する。
AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract(原文)
This article studies the decarbonization potential and scaling pathways of abandoned coal mine compressed air energy storage (CAES) systems. By constructing a comprehensive quantitative model covering direct emission reduction, indirect emission reduction, and sequestration-based emission reduction, it systematically analyzes the triple synergistic decarbonization mechanisms of zero-carbon operation, grid peak-shaving, and geological sequestration. The study shows that using zero-carbon compression and waste heat recovery technologies can eliminate the gas supplementary combustion in traditional systems to achieve direct emission reduction, enhance the grid’s ability to absorb renewable energy for significant indirect emission reduction benefits, and utilize the renovated mine spaces for CO2 geological sequestration to achieve negative emissions. Typical case analysis indicates that a 200 MW system has an annual decarbonization potential of about 130,000 tons of CO2, with 86.2% contributed by indirect emission reduction, highlighting its core value in replacing high-carbon power sources. The study further proposes a scaling development path centered on technology standardization, regional clustering, and policy coordination, pointing out that by reducing costs and improving efficiency of key equipment, establishing mine area storage clusters and coordinated grid dispatch, and innovating carbon markets and green finance mechanisms, abandoned coal mine CAES systems can become a key technology to support the new power system and achieve carbon neutrality goals.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.13052/spee1048-5236.4518first seen 2026-05-15 19:59:45 · last seen 2026-08-14 05:33:20
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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。