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J-GLOBAL ID：201802213027557486   整理番号：18A2216517

CO_2捕捉と結合した間接石炭-液体技術の学習速度とコスト低減ポテンシャル【JST・京大機械翻訳】

Learning rates and cost reduction potential of indirect coal-to-liquid technology coupled with CO₂ capture

著者 (4件)： Zhou Li (Institute of Energy, Environment and Economy, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Duan Maosheng (Institute of Energy, Environment and Economy, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Yu Yadong (School of Business, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Zhang Xiliang (Institute of Energy, Environment and Economy, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 165  号： PB  ページ： 21-32  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 石炭から液体(CTL)とCO2の捕捉と貯蔵(CCS)はエネルギー供給システムにおいて注目を集めているが,学習速度と将来のコスト曲線に関する経験的研究と産業データはほとんど利用できない。本研究では,間接CTL技術結合CO2捕獲(CC)の学習速度を推定するための方法と方程式を導入した。システム効率として熱効率を考慮し,Aspen PlusシミュレーションからCO2放出を得た。経済パラメータはコスト推定モデルを用いて推定した。結果は,油の累積生産が100百万トンに達したとき,CCによるFTのためのオイルコストが5.9%-21.2%減少する可能性があることを示した。ところが,CCのないFTのためのそれは,6.3%-22.4%によって減少する可能性があった。CO2排出削減コストは約8.9%~32.3%減少する可能性がある。CC技術によるFTは,CCなしのFTと比較して経済的でない可能性がある。国家ETSにおけるCO2排出の価格は,CCSを採用する企業を刺激するのに十分ではないかもしれない。また,技術的成熟度と全体的な性能改善の効果を議論した。石炭ガス化とFT合成のようないくつかの重要な技術,ならびに工業的実証において,技術研究開発の改善が必要であった。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *原価低減 ,  熱効率 ,  二酸化炭素回収 ,  石炭ガス化 ,  *捕獲 ,  エネルギー供給 ,  シミュレーション ,  二酸化炭素 ,  *石炭
準シソーラス用語： 二酸化炭素排出量削減 ,  推定モデル ,  Aspen Plus ,  システム効率 ,  *学習速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 炭素捕捉と貯蔵 ,  石炭から液体へ ,  コスト曲線 ,  学習速度 ,  ETS

分類 (3件)： 火力発電  (NB03040D) ,  生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  排ガス処理法  (SC04020W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 捕捉 ,  間接 ,  石炭 ,  学習速度 ,  コスト低減 ,  ポテンシャル