不確実性下のグリーン水素サイト選定のための説明可能なq-Rung Orthopairファジィエントロピー-COPRASフレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Useful for MCDM researchers and hydrogen infrastructure analysts in applying fuzzy sets under uncertainty.

🏢実務担当者:Corporate planners and investors can use this framework to evaluate hydrogen project locations with transparent criteria.

🏛政策担当者:Regulators can adopt the methodology for designing hydrogen hub policies and site selection guidelines.

グリーン水素サイト選定は、再生可能エネルギーの利用可能性、水へのアクセス、系統連系、産業需要、土地利用制約、生態リスク、社会的許認可の実現可能性を含む複雑な多基準意思決定問題である。これらの基準は相互に矛盾し、異質であり、しばしば不確実性の下で判断されるため、本研究では、堅牢なサイト評価のための説明可能なq-rung orthopair fuzzy Entropy-COPRASフレームワークを提案する。q-rung orthopair fuzzy集合は、一般化された不確実性モデリングに適した柔軟な数学的構造内で、肯定的、否定的、および躊躇する専門家評価を表現するために用いられる。エントロピーに基づく重み付け手順が、q-rung orthopair fuzzyスコア情報のばらつきから客観的な基準重みを導出するために開発され、情報理論的不確実性を反映する。COPRAS法は、複合比例評価の原理に従って、便益型基準とコスト型基準を別々に考慮することにより、候補サイトをランク付けするように拡張される。透明性を向上させるため、フレームワークはqパラメータ変動、重み摂動、基準除去、および基準レベルの貢献度診断を通じた感度分析を組み込む。5つの候補グリーン水素サイトと7つの基準を持つ再現可能なベンチマークが本アプローチを実証する。結果は、産業港湾ブラウンフィールドが最高の効用スコアを達成し、それに沿岸再生可能エネルギーハブと内陸太陽光ベルトが続くことを示す。本フレームワークは、不確実な意思決定環境下での透明性があり、解釈可能で、持続可能な水素インフラ計画を、プランナー、投資家、規制当局、および世界中のエネルギーシステム意思決定者に対して支援する。

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。

Green hydrogen site selection is a complex multi-criteria decision-making problem involving renewable-energy availability, water access, grid connectivity, industrial demand, land-use constraints, ecological risk, and social-permitting feasibility. Because these criteria are conflicting, heterogeneous, and often judged under uncertainty, this study proposes an explainable q-rung orthopair fuzzy Entropy-COPRAS framework for robust site evaluation. q-rung orthopair fuzzy sets are employed to represent positive, negative, and hesitant expert assessments within a flexible mathematical structure suitable for generalized uncertainty modelling. An entropy-based weighting procedure is developed to derive objective criterion weights from the dispersion of q-rung orthopair fuzzy score information, reflecting information-theoretic uncertainty. The COPRAS method is extended to rank candidate sites by separately considering benefit-type and cost-type criteria according to the complex proportional assessment principle. To improve transparency, the framework incorporates sensitivity analysis through q-parameter variation, weight perturbation, criterion ablation, and criterion-level contribution diagnosis. A reproducible benchmark with five candidate green hydrogen sites and seven criteria demonstrates the approach. Results show that the industrial port brownfield achieves the highest utility score, followed by the coastal renewable hub and inland solar belt. The framework supports transparent, interpretable, and sustainable hydrogen infrastructure planning under uncertain decision environments for planners, investors, regulators, and energy-system decision makers globally.  

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