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A Life Cycle Assessment Based Computational Framework for Inland CO₂ Transportation by Trucks

トラックによる内陸CO2輸送のライフサイクルアセスメントに基づく計算フレームワーク (AI 翻訳)

Mikus Dzenis, Beate Zlaugotne, J. Gušča

CONECT. International Scientific Conference of Environmental and Climate Technologies📚 査読済 / ジャーナル2026-05-08#CCUSOrigin: EU
DOI: 10.7250/conect.2026.044
原典: https://doi.org/10.7250/conect.2026.044

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、セメント工場から回収したCO2をトラックで港湾まで輸送する3シナリオをLCAで評価。ラトビアの事例を基に、燃料種や車両技術の感度分析も実施。CCUSバリューチェーン全体の正味CO2削減を定量化する手法を提案。

English

This study develops an LCA-based computational framework for CO2 transport by trucks from a cement plant to ports in Latvia and Lithuania. It evaluates three scenarios and includes sensitivity analysis on fuel types and vehicle technologies. The work quantifies net CO2 reduction across the CCUS supply chain.

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の実証が進むが、国内のCO2輸送は船舶やパイプラインが主。本論文のLCA手法は、日本でのトラック輸送を含む小規模・分散型CCUSの環境影響評価に応用可能。

In the global GX context

This paper provides a rigorous LCA methodology for truck-based CO2 transport, relevant for early-stage CCUS projects where pipeline infrastructure is absent. It contributes to the global discussion on net-negative emissions accounting in CCUS chains.

👥 読者別の含意

🔬研究者:LCA手法と感度分析はCCUS研究者に参考となる。

🏢実務担当者:CCUSプロジェクトの輸送計画におけるCO2排出量見積もりに活用可能。

🏛政策担当者:CCUS補助金の効果検証や排出削減量算定の基礎資料として有用。

📄 抄録(日本語訳)

産業(特に削減が困難な産業)のネットゼロ排出目標の達成により、炭素回収・利用・貯留(CCUS)は欧州における新興のCO₂削減技術として位置づけられ、近年、研究およびパイロットプロジェクトが急速に成長している。進行中のCCUSプロジェクトの範囲は、工業用途(化学、鉄鋼、建設、繊維、エネルギー貯蔵、再生可能エネルギー部門を含む)の原料としてのCO₂利用と、CO₂地中貯留の両方を包含するように拡大している。北欧・バルト地域における地中貯留の文脈では、この文脈における重要な取り組みとして、活発に開発が進められている「Northern Lights」プロジェクトがある。CCUSがCO₂排出削減に有望な可能性を秘めているにもかかわらず、累積的な正味削減を確実にするためには、サプライチェーン全体にわたるCO₂削減ポテンシャルを明確に定義しなければならない。具体的には、CCUSサプライチェーン自体で発生するCO₂排出を考慮した後、貯留または利用されるCO₂の収支が真にマイナスであるべきである。この問題に対処するために用いられる方法論的ツールの一つがライフサイクルアセスメント(LCA)である。本研究の範囲内では、産業発生源から回収されたCO₂の輸送のためのLCAベースの計算フレームワークが開発される。ラトビアを対象としたケーススタディが実施され、回収されたCO₂の発生源は地元のセメント生産者である。回収されたCO₂は、ラトビアのリエパーヤ港およびヴェンツピルス港、ならびにリトアニアのクライペダ港への3つの代替シナリオのもとで輸送され、その後、海洋輸送によって洋上地中貯留施設へと運ばれる。さらに、この研究は、燃料タイプ、車両技術、CO₂フロー特性を含む輸送関連パラメータに対処する感度分析によって補完される。

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)

Achieving net-zero emissions targets for industries (especially hard-to-abate) has positioned carbon capture, utilization and storage (CCUS) as emerging CO2 reduction technology in Europe with rapid growth of research and pilot projects in recent years. The scope of ongoing CCUS projects is expanding to include both CO₂ utilization as a feedstock for industrial applications (including chemicals, steel, construction, textiles, energy storage and renewable energy sectors) and CO₂ geological storage. In the context of geological storage in the Nordic–Baltic region, a significant initiative in this context is the actively developing “Northern Lights” project. Despite the promising potential of CCUS for mitigating CO₂ emissions, the CO₂ reduction potential across the entire supply chain must be clearly defined to ensure a cumulative net reduction. Specifically, the balance of stored or utilized CO₂ should be genuinely negative after accounting for the CO₂ emissions generated within the CCUS supply chain itself. One of the methodological tools employed to address this issue is life cycle assessment (LCA). Within the scope of the present research, an LCA-based computational framework for the transportation of CO₂ captured from industrial sources is developed. A case study is conducted for Latvia, where the source of captured CO₂ is a local cement producer. The captured CO₂ is transported under three alternative scenarios to the ports of Liepaja and Ventspils in Latvia, and to the port of Klaipeda in Lithuania, for subsequent marine transportation to offshore geological storage. In addition, the study is supplemented by a sensitivity analysis addressing transport-related parameters, including fuel types, vehicle technologies and CO₂ flow specifics.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。