油田におけるCCUS地上注入システムの高リスクシナリオの確率評価手法
A method for assessing probability of high-risk scenarios of CCUS aboveground injection system in oilfields (原題)
Mu J.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、油田におけるCCUSの地上注入システムを対象に、高リスクシナリオの発生確率を評価する手法を提案するものである。要旨が入手できないため詳細は不明だが、CCUS設備の安全性・信頼性評価に資する定量的アプローチと推測される。CCUSの社会実装を進める上で、リスク評価は事業許認可や投資判断の前提となる重要な要素である。
English
This paper proposes a method for assessing the probability of high-risk scenarios in the aboveground injection system of CCUS facilities in oilfields. While the abstract is unavailable, it appears to offer a quantitative approach to safety and reliability assessment of CCUS infrastructure. Such risk evaluation is a prerequisite for permitting and investment decisions in CCUS deployment.
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
日本はCCUSをGX推進の重点技術と位置づけ、JOGMECや先進的CCUS拠点整備を進めている。本手法は国内CCUS事業の安全審査・リスク管理に応用しうるが、開示制度やSSBJとの直接的な接続は薄い。
In the global GX context
CCUS is central to global net-zero pathways and increasingly tied to transition finance and disclosure of climate-risk mitigation. This work contributes to the technical risk-assessment layer that underpins CCUS project bankability, though it does not directly engage TCFD/ISSB disclosure frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:CCUS注入システムの定量的リスク評価手法に関心のある研究者に有用。
🏢実務担当者:CCUS事業のリスク管理・安全設計を検討する企業の技術部門に参考となる。
🏛政策担当者:CCUS許認可・安全規制の枠組み設計を検討する政策担当者に示唆を与える。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105051552225first seen 2026-10-04 05:48:19 · last seen 2026-10-07 05:56:06
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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。