論文の概要: Artificial Intelligence for Green Hydrogen Yield Prediction and Site Suitability using SHAP-Based Composite Index: Focus on Oman

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14219v2
• Date: Wed, 23 Jul 2025 10:00:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 14:06:49.695499
• Title: Artificial Intelligence for Green Hydrogen Yield Prediction and Site Suitability using SHAP-Based Composite Index: Focus on Oman
• Title（参考訳）: SHAP基複合指数を用いたグリーン水素収量予測とサイト適合性のための人工知能:オマーンに着目して
• Authors: Obumneme Zimuzor Nwafor, Mohammed Abdul Majeed Al Hooti,
• Abstract要約: グリーン水素は脱炭酸への有望な戦略経路として出現している。 本研究では,グリーン水素収率とサイト適合性指数を計算するための新しい人工知能フレームワークを提案する。 また,オマーンにおける水深,標高および季節変動は,それぞれ2.470891,2.376296,1.273216の絶対シャップ値を持つ温水サイト適合性を決定する最も大きな要因である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As nations seek sustainable alternatives to fossil fuels, green hydrogen has emerged as a promising strategic pathway toward decarbonisation, particularly in solar-rich arid regions. However, identifying optimal locations for hydrogen production requires the integration of complex environmental, atmospheric, and infrastructural factors, often compounded by limited availability of direct hydrogen yield data. This study presents a novel Artificial Intelligence (AI) framework for computing green hydrogen yield and site suitability index using mean absolute SHAP (SHapley Additive exPlanations) values. This framework consists of a multi-stage pipeline of unsupervised multi-variable clustering, supervised machine learning classifier and SHAP algorithm. The pipeline trains on an integrated meteorological, topographic and temporal dataset and the results revealed distinct spatial patterns of suitability and relative influence of the variables. With model predictive accuracy of 98%, the result also showed that water proximity, elevation and seasonal variation are the most influential factors determining green hydrogen site suitability in Oman with mean absolute shap values of 2.470891, 2.376296 and 1.273216 respectively. Given limited or absence of ground-truth yield data in many countries that have green hydrogen prospects and ambitions, this study offers an objective and reproducible alternative to subjective expert weightings, thus allowing the data to speak for itself and potentially discover novel latent groupings without pre-imposed assumptions. This study offers industry stakeholders and policymakers a replicable and scalable tool for green hydrogen infrastructure planning and other decision making in data-scarce regions.
• Abstract（参考訳）: 国家が化石燃料の持続可能な代替手段を模索する中で、グリーン水素は、特に太陽に富んだ乾燥地帯において、脱炭への有望な戦略経路として現れてきた。 しかし、水素生産に適した場所を特定するには、複雑な環境、大気、インフラ要素の統合が必要である。 本研究では、平均絶対値SHAP(SHapley Additive exPlanations)を用いて、グリーン水素収率とサイト適合度指数を計算するための新しい人工知能(AI)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、教師なしマルチ変数クラスタリング、教師付き機械学習分類器、SHAPアルゴリズムの多段階パイプラインで構成されている。 パイプラインは統合された気象,地形,時空間のデータセットを訓練し,各変数の適合性と相対的影響の空間的パターンを明らかにした。 また, モデル予測精度は98%であり, 平均絶対シャップ値が2.470891, 2.376296, 1.273216のオマーンにおいて, 水近接, 標高, 季節変動が, 温室効果水素サイト適合性を決定する最も大きな要因であることが示唆された。 グリーン水素の見通しや野心を持つ多くの国において、地中収量データが限定的または欠如していることを踏まえ、本研究は主観的専門家の重み付けに代えて客観的かつ再現可能な代替手段を提供する。 この研究は、業界関係者や政策立案者に対して、グリーン水素インフラ計画やその他のデータスカース領域における意思決定のための、レプリカでスケーラブルなツールを提供する。

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