Exergoeconomic analysis and machine learning-based optimization of a combined geothermal/solar-based power, freshwater and hydrogen cogeneration system
地熱/太陽熱を組み合わせた電力、淡水、水素のコジェネレーションシステムのエクセルギー経済分析と機械学習に基づく最適化 (AI 翻訳)
A. R. Hosseini Asl, S. A. Mousavi Parsa, Z. Namazian, M. Faramarzi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、地熱と太陽エネルギーを組み合わせた発電・淡水・水素コジェネレーションシステムに対して、エクセルギー経済分析と機械学習を用いた最適化を実施。システムの効率向上とコスト削減を目的とし、再生可能エネルギー統合システムの設計改善に資する知見を提供する。
English
This paper presents an exergoeconomic analysis and machine learning-based optimization of a combined geothermal and solar energy system for cogeneration of electricity, fresh water, and hydrogen. The study aims to improve system efficiency and reduce costs, providing insights for designing integrated renewable energy systems.
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
日本では地熱と水素がGX戦略の重要テーマであり、本論文の最適化手法は日本の再生可能エネルギー統合システムの設計効率化・コスト削減に貢献し得る。
In the global GX context
The hybridization of geothermal and solar energy with hydrogen production is globally relevant for renewable energy transition. The ML optimization approach adds novelty to system design, contributing to the literature on integrated renewable systems and decarbonization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in renewable energy system optimization and exergoeconomics can leverage the methodology for designing efficient hybrid systems.
🏢実務担当者:Energy system engineers can apply the optimization framework to improve cost-effectiveness and performance of integrated renewable plants.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1007/s13762-025-06774-xfirst seen 2026-06-10 05:33:07
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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。