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ハイブリッドGIS-MCDMと遺伝的アルゴリズムを用いたグリーン水素ハブのサイト選定フレームワーク

Green Hydrogen Hub Site Selection using a Hybrid GIS-MCDM and Genetic Algorithm Framework (原題)

Dishant Balotra, Banalaxmi Brahma

2026 IEEE International Conference on AI Engineering and Innovations (AIEI)学会2026-03-26#水素
DOI: 10.1109/aiei69164.2026.11497186
原典: https://doi.org/10.1109/aiei69164.2026.11497186

🤖 gxceed AI 要約

日本語

インドのグジャラート州を対象に、GISと複数基準意思決定法（MCDM）に遺伝的アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドフレームワークでグリーン水素ハブの最適立地を選定。従来の主観的手法のバイアスを低減し、再生可能エネルギー潜在力よりインフラ接続性が重要であることを示した。バドダラとアムレリが最適地区と判定され、産業エコシステムとの共立の重要性を強調。

English

This study proposes a hybrid GIS-MCDM and genetic algorithm framework for selecting optimal locations for green hydrogen hubs in Gujarat, India. The approach reduces subjective bias by using evolutionary optimization to balance statistical variance and inter-criteria conflict. Results show infrastructure connectivity is more critical than raw renewable potential, identifying Vadodara and Amreli as top districts, and emphasizing collocation with industrial ecosystems.

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

日本でも水素ハブの立地計画が進んでおり、本論文のハイブリッドフレームワークは客観性を高める手法として参考になる。特に、再生可能エネルギー賦存量だけでなく既存インフラとの連携を重視する点は、日本の地域特性に応じた計画に応用可能。

In the global GX context

As countries globally develop hydrogen strategies, this paper offers a reproducible framework for site selection that minimizes manual bias and highlights the strategic importance of logistics and existing industrial clusters. The hybrid methodology can be adapted to other regions, contributing to efficient hydrogen infrastructure planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Demonstrates a novel integration of genetic algorithms with GIS-MCDM for hydrogen hub site selection, offering a data-driven alternative to subjective weighting.

🏢実務担当者:Provides a step-by-step methodology that corporate planning teams can adapt to identify optimal locations for hydrogen production facilities based on multi-criteria analysis.

🏛政策担当者:Highlights the importance of prioritizing infrastructure connectivity over raw renewable potential, informing policy for hydrogen hub siting and industrial cluster development.

📄 抄録（日本語訳）

インドの2070年のネットゼロ排出目標を達成するためには、再生可能資源の利用可能性とインフラの準備状況を考慮したグリーン水素ハブの慎重な選定を伴う、グリーン水素経済への移行が必要となる。しかし、従来のサイト選定は、主観的で専門家主導のMCDM手法に基づいているため、その信頼性は限られている。本研究では、ハイブリッドGIS-MCDMと遺伝的アルゴリズムフレームワークを用いて、グジャラート州におけるグリーン水素ハブのサイト選定を行う。手動によるバイアスを最小化するために、統計的分散と基準間の競合を数学的にバランスさせる目的基準重みに進化的最適化を適用する。このフレームワークは、供給、需要、インフラ、制約をカバーする多次元地理空間レイヤーに基づく、堅牢な適合性マップを生成する。マップの統計的検証には、多項式スタッキング回帰（R2 = 0.922）が使用される。結果によると、潜在的な未加工の再生可能エネルギーよりも、インフラ接続性に焦点を当てることがより重要である。最もランキングが高い地区は、ヴァドーダラとアムレリである。物流上のボトルネックを軽減し、国内のエネルギー計画のための再現可能なロードマップを提供するために、これらの調査結果は、生産ハブを既存の産業エコシステムに併置することの戦略的重要性を強調している。

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。

📄 Abstract（原文）

In order to achieve India’s net zero emission goal of 2070, the country will have to move towards a Green Hydrogen economy, which requires careful selection of Green Hydrogen Hubs, considering the availability of renewable resource as well as infrastructure preparedness. However, the reliability of traditional site selection is limited because it is based on subjective, expert-driven MCDM techniques. This study does Green Hydrogen Hub site selection in Gujarat using Hybrid GIS-MCDM and Genetic Algorithm Framework. Evolutionary optimization is applied to the objective criterion weights to mathematically balance the statistical variance and inter-criteria conflict in order to minimize manual bias. The framework produces a robust suitability map based on multidimensional geospatial layers covering supply, demand, infrastructure and constraints. Polynomial Stacking Regressor (R2 = 0.922), is used for the statistical verification of the map. According to the results, it is more important to focus on infrastructure connectivity rather than on potential raw renewable. The highest ranking Districts are Vadodara and Amreli. In order to reduce the logistical bottlenecks and provide a reproducible road map for the energy planning in the country, these findings underscore the strategic importance of collocating production hubs to existing industrial ecosystems.

🔗 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。