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劣化を考慮したギガワット級PEMグリーン水素製造の三目的最適化のためのデータセット：スタック劣化を無視することの隠れたコスト

Dataset for: Degradation-aware tri-objective optimisation of gigawatt-scale PEM green hydrogen production: the hidden cost of ignoring stack degradation (原題)

Alanazi, Majed, Hughes, Kevin J., Pourkashanian, Mohamed

Zenodoデータセット2026-07-17#水素Origin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: hydrogen
DOI: 10.5281/zenodo.21414621
原典: https://zenodo.org/records/21414621

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、サウジアラビアNEOMのギガワット級PEMグリーン水素施設を対象に、スタック劣化を考慮した三目的最適化（コスト、効率、劣化）を実施。NSGA-IIIを用いてパレート最適解を導出し、統計的再現性と経年資源変動のロバスト性を評価した。25年間の劣化軌道を示し、劣化無視のコストを定量化。

English

This study performs a degradation-aware tri-objective optimization (cost, efficiency, degradation) of a gigawatt-scale PEM green hydrogen facility at NEOM, Saudi Arabia. Using NSGA-III, it derives Pareto-optimal designs and evaluates statistical reproducibility and inter-annual resource robustness across 18 solar and 21 wind years. It shows 25-year degradation rollout trajectories, quantifying the hidden cost of ignoring stack degradation.

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

日本の水素基本戦略（2023年改定）ではグリーン水素の大規模製造が重点分野。本論文の劣化考慮最適化手法は、日本のPEM電解槽運用コスト低減や長寿命化設計に直接応用可能であり、SSBJ非財務情報開示における技術的裏付けにも資する。

In the global GX context

Globally, green hydrogen is critical for hard-to-abate sectors. This paper provides a rigorous optimization framework that explicitly incorporates stack degradation, addressing a key gap in LCOH modeling. It is relevant for ISSB-aligned disclosure on transition planning and for investors evaluating hydrogen project viability.

👥 読者別の含意

🔬研究者:A novel tri-objective optimization framework for PEM electrolysis that integrates degradation, providing benchmark data for multi-objective hydrogen system design.

🏢実務担当者:Quantitative evidence that ignoring degradation overestimates hydrogen production economics; useful for plant design and maintenance scheduling.

🏛政策担当者:Highlights the need to include degradation in cost models for hydrogen subsidy design and infrastructure planning.

📄 抄録（日本語訳）

Applied Energy に投稿された原稿を支持する結果データ：(1) サウジアラビアの NEOM におけるギガワット規模の PEM グリーン水素施設の三目的 NSGA-III 最適化による正準パレート最適設計ベクトル；(2) 20回実行の統計的再現性キャンペーン；(3) 18年間の NSRDB 太陽年（2005年～2022年）および21年間の ERA5 風力年（2004年～2024年）にわたる年々変動リソースの堅牢性評価；(4) 4つの正準設計に対する25年間の逐次劣化展開軌跡。完全な列辞書については README.md を参照のこと。シミュレーションモデルおよび最適化コードは、合理的な要求に応じて責任著者から入手可能である。

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）

Results data supporting the manuscript submitted to Applied Energy: (1) canonical Pareto-optimal design vectors from the tri-objective NSGA-III optimisation of a gigawatt-scale PEM green hydrogen facility at NEOM, Saudi Arabia; (2) the twenty-run statistical reproducibility campaign; (3) inter-annual resource robustness evaluations across eighteen NSRDB solar years (2005–2022) and twenty-one ERA5 wind years (2004–2024); (4) sequential 25-year degradation rollout trajectories for the four canonical designs. See README.md for full column dictionaries. The simulation model and optimisation code are available from the corresponding author on reasonable request.

🔗 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。