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A SAP-LAP integrated e-IRP approach for green hydrogen operations for sustainable mobility

持続可能なモビリティのためのグリーン水素運用におけるSAP-LAP統合e-IRPアプローチ (AI 翻訳)

Kumar P.

Discover Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-09-22#水素経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport
DOI: 10.1007/s43621-026-02722-y
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105029830595

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、持続可能なモビリティを実現するためのグリーン水素運用の計画手法として、SAP-LAPとe-IRPを統合したアプローチを提案する。SAP-LAP（状況・主体・プロセス-学習・行動・性能）とe-IRP（統合資源計画）を組み合わせることで、水素サプライチェーンの効率的な設計・運用を目指す。具体的なケーススタディはないが、手法の枠組みが提供されている。

English

This paper proposes an integrated SAP-LAP (Situation-Actor-Process-Learning-Action-Performance) and e-IRP (integrated resource planning) approach for planning green hydrogen operations to enable sustainable mobility. The combined methodology aims to optimize hydrogen supply chain design and operations. While no specific case study is presented, the paper offers a systematic framework for practitioners.

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のもと、運輸部門での水素利用を推進している。本論文のSAP-LAPとe-IRPの統合アプローチは、水素ステーション配置や供給ネットワーク設計などの実務に応用可能であり、日本の自治体や事業者にとって参考になる。

In the global GX context

Hydrogen is a central pillar of global decarbonization strategies, especially for transport. This methodological integration of SAP-LAP and e-IRP provides a structured way to plan hydrogen operations, which can inform both corporate project planning and national hydrogen roadmaps worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The SAP-LAP+e-IRP framework offers a novel integrated approach for hydrogen supply chain planning that could be extended with quantitative models.

🏢実務担当者:Companies developing hydrogen mobility projects can use this framework to systematically plan operations, from production to refueling infrastructure.

🏛政策担当者:Policymakers can adopt the integrated planning approach to design effective hydrogen corridors and subsidy schemes for sustainable transport.

🔗 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。