論文の概要: Machine Learning Risk Intelligence for Green Hydrogen Investment: Insights for Duqm R3 Auction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19529v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 08:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.833428
• Title: Machine Learning Risk Intelligence for Green Hydrogen Investment: Insights for Duqm R3 Auction
• Title（参考訳）: グリーン水素投資のための機械学習リスクインテリジェンス:Duqm R3オークションのポイント
• Authors: Obumneme Nwafor, Mohammed Abdul Majeed Al Hooti,
• Abstract要約: 本稿では,公開気象データを利用して予測保守圧力指標(MPI)を作成する人工知能意思決定支援システムを提案する。 MPIは水素インフラのリスクレベルと将来のメンテナンス要求を予測する。 時間的リスクインテリジェンスをオークション評価基準に組み込むために使用できる。
• 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 green hydrogen emerges as a major component of global decarbonisation, Oman has positioned itself strategically through national auctions and international partnerships. Following two successful green hydrogen project rounds, the country launched its third auction (R3) in the Duqm region. While this area exhibits relative geospatial homogeneity, it is still vulnerable to environmental fluctuations that pose inherent risks to productivity. Despite growing global investment in green hydrogen, operational data remains scarce, with major projects like Saudi Arabia's NEOM facility not expected to commence production until 2026, and Oman's ACME Duqm project scheduled for 2028. This absence of historical maintenance and performance data from large-scale hydrogen facilities in desert environments creates a major knowledge gap for accurate risk assessment for infrastructure planning and auction decisions. Given this data void, environmental conditions emerge as accessible and reliable proxy for predicting infrastructure maintenance pressures, because harsh desert conditions such as dust storms, extreme temperatures, and humidity fluctuations are well-documented drivers of equipment degradation in renewable energy systems. To address this challenge, this paper proposes an Artificial Intelligence decision support system that leverages publicly available meteorological data to develop a predictive Maintenance Pressure Index (MPI), which predicts risk levels and future maintenance demands on hydrogen infrastructure. This tool strengthens regulatory foresight and operational decision-making by enabling temporal benchmarking to assess and validate performance claims over time. It can be used to incorporate temporal risk intelligence into auction evaluation criteria despite the absence of historical operational benchmarks.
• Abstract（参考訳）: グリーン水素がグローバルな脱炭素化の主要な要素として出現するにつれて、オマーンは国家の競売や国際協力を通じて戦略的に位置づけてきた。 グリーン・水素・プロジェクト・ラウンドが2回成功し、ドゥクム地区で第3回目の競売(R3)を行った。 この領域は相対的な地理空間的均質性を示すが、生産性に固有のリスクをもたらす環境変動に弱い。 サウジアラビアのNEOM施設は2026年まで生産を開始する予定がなく、オマーンのACME Duqmプロジェクトは2028年に計画されている。 砂漠環境における大規模水素施設の歴史的メンテナンスと性能データが欠如していることは、インフラ計画と競売決定の正確なリスク評価のための大きな知識ギャップを生んでいる。 ダストストーム、極端な温度、湿度変動といった厳しい砂漠環境は、再生可能エネルギーシステムにおける機器劣化の要因として十分に文書化されている。 この課題に対処するために,公的な気象データを活用する人工知能意思決定支援システムを提案し,水素インフラのリスクレベルと今後のメンテナンス要求を予測する予測的保守圧力指数(MPI)を開発した。 このツールは、時間的ベンチマークによってパフォーマンスクレームの評価と評価を可能にすることにより、規制の監視と運用上の意思決定を強化する。 過去の運用ベンチマークがないにもかかわらず、時間的リスクインテリジェンスをオークション評価基準に組み込むために使用できる。

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