← 論文一覧に戻る

補足データセット：複数エネルギー媒体の各種生産技術に関する包括的技術経済分析 – サブサハラの展望

Supplementary Dataset: Comprehensive Techno-Economic Analysis of Different Production Technologies of Multiple Energy Vectors – A Sub-Saharan Outlook (原題)

Atughwe, Raymond, Gadkari, Siddharth, Short, Michael

Zenodoデータセット2026-09-08#水素Origin: Global経営インパクト: 調達リスク対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.22655834
原典: https://zenodo.org/records/22655834

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本データセットは、サブサハラアフリカ（ナイジェリア、ケニア、南アフリカ）から欧州需要地への輸出を想定したバイオ由来エネルギー媒体（水素・アンモニア・メタノール）生産の技術経済分析を支援する。MILPモデルの入力パラメータ、CAPEX・OPEX、輸送コスト、需要シナリオ、最適化結果を付録A〜Cに整理し、再現性と透明性を確保している。

English

This dataset supports a techno-economic analysis of bio-based energy vector production (hydrogen, ammonia, methanol) in Sub-Saharan Africa (Nigeria, Kenya, South Africa) for export to European demand centers. It compiles MILP model inputs, CAPEX/OPEX, transport costs, demand scenarios, and optimization results across Appendices A–C to ensure reproducibility and transparency.

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・アンモニアの輸入国として、アフリカ産バイオ由来エネルギー媒体の調達可能性や輸送コスト構造を把握する上で参考になる。特に欧州向け輸出モデルは、日本の水素調達戦略やGX推進における国際サプライチェーン構築の示唆を含む。

In the global GX context

This work informs global transition-finance and energy-trade debates by quantifying the cost structure of exporting African bio-based hydrogen, ammonia, and methanol to European demand centers. It offers empirical grounding for cross-border low-carbon fuel supply chains relevant to EU decarbonization targets and emerging-market transition finance.

👥 読者別の含意

🔬研究者:サブサハラ産バイオエネルギー媒体の技術経済モデリングとMILP最適化の再現可能なデータ基盤を提供する。

🏢実務担当者:アフリカ産低炭素燃料の調達コストや輸送費の構造を把握し、国際サプライチェーン戦略の検討に活用できる。

🏛政策担当者:越境低炭素燃料貿易のコスト構造を理解し、水素・アンモニア輸入政策や国際協力の設計に示唆を得られる。

📄 Abstract（原文）

This dataset supports the research presented in journal paper titled  "Comprehensive Techno-Economic Analysis of Different Production Technologies of Multiple Energy Vectors: A Sub-Saharan Outlook." It includes all input parameters, results and additional methodological details used in the techno-economic model, which evaluates bio-based energy vector production from Sub-Saharan Africa (Nigeria, Kenya, South Africa) for export to European demand centers. The dataset is organised into two appendices: Appendix A: Supplementary Tables – Model Parameters Table A1.  Selling prices of products and assumed plant lifespan Table A2.  Feedstock-to-product conversion factors across technologies Table A3.  Production costs per product-technology pair Table A4.  Operational expenditure (OPEX) per ton Table A5.  Capital expenditure (CAPEX) per ton of installed capacity Table A6.  Disaggregated transport costs (road and sea) Table A7–A9.  Leading import markets and top suppliers for hydrogen, ammonia, and methanol Table A10.  Bio-based energy product demand and EU demand centers Table A11. Supplier share factors used in supply allocation Table A12 . Nigeria processing facilities to seaports distances Table A13 . Kenya processing facilities to seaports distances Table A14 . South Africa processing facilities to seaports distances Appendix B: Extended Methodological Notes B.1.  Demand scenario calculations B.2.  Solver environment and optimisation settings B.3.  Transport cost estimation for Nigeria, Kenya, and South Africa B.4. General OPEX as a percentage of CAPEX across sectors Appendix C: Splementary Tables - Model Results  C 1. Amount of Hydrogen, Ammonia and Methanol Exported from Nigeria to EU Demand Centres  C 2. Amount of Hydrogen, Ammonia and Methanol Exported from Kenya to EU Demand Centres C 3. Amount of Hydrogen, Ammonia and Methanol Exported from Nigeria to EU Demand Centres C 4. Country-Wide Summary of Production and Economic Performance These tables and notes form the basis for the mixed-integer linear programming (MILP) model and support reproducibility and transparency. Updates:  Appendices A, C and supplementary methods have been updated.  Also, Tables A1, A4 and S4 have been added

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。