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Process Integration and Cost Optimization of a Green Hydrogen Supply Chain: A Mixed-Integer Programming and Genetic Algorithm Approach

グリーン水素サプライチェーンのプロセス統合とコスト最適化：混合整数計画法と遺伝的アルゴリズムによるアプローチ (AI 翻訳)

Anjali

Process Integration and Optimization for Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#水素Origin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: energy
DOI: 10.1007/s41660-026-00817-7
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105044324290

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究では、グリーン水素サプライチェーンのプロセス統合とコスト最適化のための手法を提案。混合整数計画法と遺伝的アルゴリズムを組み合わせ、供給チェーン全体のコスト最小化を図る。グリーン水素の経済的実現性向上に貢献。

English

This paper proposes a methodology for process integration and cost optimization of a green hydrogen supply chain, combining mixed-integer programming and genetic algorithm to minimize overall costs. It contributes to improving the economic viability of green hydrogen.

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

日本は水素基本戦略を掲げ、グリーン水素のコスト低減が急務。本論文はサプライチェーン最適化手法を提供し、国内の水素サプライチェーン構築に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, green hydrogen is critical for hard-to-abate sectors. This paper offers a computational optimization approach that can be applied to various regional hydrogen supply chains, contributing to cost reduction and scale-up.

👥 読者別の含意

🔬研究者:For researchers, this work demonstrates a hybrid optimization approach for hydrogen supply chain design that can be extended to include uncertainty or multi-objective criteria.

🏢実務担当者:Corporate project developers in hydrogen can use the model to evaluate cost-effective supply chain configurations.

🏛政策担当者:Policymakers can leverage the cost optimization insights to design subsidies or infrastructure support for green hydrogen.

🔗 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。