Sustainability impacts of green hydrogen production technology: An agent-based model simulation.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Offers a validated ABM-AHP methodology for simulating hydrogen technology adoption, useful for researchers in energy transition modeling.

🏢実務担当者:Provides scenario analysis for green hydrogen adoption, can inform corporate investment decisions and policy advocacy.

🏛政策担当者:Highlights policy and cost conditions needed to achieve high adoption rates, useful for designing hydrogen support schemes.

グリーン水素は、エネルギー集約型セクターの脱炭素化に向けた有望な選択肢としてますます考えられているが、その普及は、異質なアクターの行動、市場条件、政策支援に依存するため、依然として不確実である。この問題に対処するため、本研究はエージェント・ベース・モデリング（ABM）と階層分析法（AHP）を組み合わせる。その目的は、グリーン水素生産技術の普及をシミュレーションし、普及の主要な推進要因を調査し、2025年から2050年までの期間におけるイタリアのカンパニア州での環境的、経済的、社会的影響を評価することである。ABM-AHPアプローチにより、専門家の知識をエージェントの意思決定ルールに統合することが可能となり、多様なアクタータイプ間の普及ダイナミクスの現実性が高まり、マクロレベルでのモデル検証が可能となる。ABMには359の潜在的採用者と367の外部エージェントが含まれており、産業、商業地域、機関、電力網事業者、サプライヤー、電気自動車所有者間の相互作用のシミュレーションが可能となる。採用決定は、効用最大化とイノベーション普及理論に基づく効用関数を通じてモデル化される。採用は、効用が事前に定義された閾値を超えたときに発生する。その後、モデルは水素需要、技術コスト削減、劣化率に基づく代替シナリオをテストするために使用される。主な結果は、環境への関心、社会的可視性、経済的実現可能性が技術採用の主要な推進要因であることを強調している。本研究は、好ましい政策とコスト条件の下で、グリーン水素が2050年までに最大87%の採用率を達成できることを示している。このレベルでは、システムは年間10億ユーロを超えるエネルギー節約、100万トン以上のCO2排出回避、最大16,800人の新規雇用創出という便益をもたらす。シナリオ駆動型シミュレーションに基づくものではあるが、これらの知見は、地域の持続可能性移行における戦略的エネルギー計画とステークホルダー関与に有用な洞察を提供する。

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。

Green hydrogen is increasingly considered a promising option for decarbonizing energy-intensive sectors, but its adoption remains uncertain because it depends on heterogeneous actor behaviour, market conditions, and policy support. To address this issue, this study combines Agent-Based Modelling (ABM) and the Analytic Hierarchy Process (AHP). The aim is to simulate the adoption of a green hydrogen production technology, investigate the main drivers of adoption, and assess its environmental, economic, and social implications in the Campania region, Italy, over the 2025-2050 period. The ABM-AHP approach allows for the integration of expert knowledge into agent decision rules, enhancing the realism of adoption dynamics across diverse actor types and validating the model at the macro-level. The ABM includes 359 potential adopters and 367 external agents, enabling the simulation of interactions among industries, commercial areas, institutions, power grid operators, suppliers, and electric vehicle owners. Adoption decisions are modelled through a utility function grounded in utility maximization and innovation diffusion theory. Adoption occurs when utility exceeds a predefined threshold. The model is then used to test alternative scenarios based on hydrogen demand, technology cost reduction, and degradation rate. Main results highlight that environmental concerns, social visibility, and economic feasibility are key drivers of technology adoption. This study shows that green hydrogen can achieve adoption rates of up to 87% by 2050 under favourable policy and cost conditions. At this level, the system delivers annual benefits exceeding €1 billion in energy savings, more than one million tons of CO2 emissions avoided, and the creation of up to 16,800 new jobs. While based on scenario-driven simulations, the findings offer useful insights for strategic energy planning and stakeholder engagement within regional sustainability transitions.

• semanticscholar https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2026.129910first seen 2026-06-10 05:22:35 · last seen 2026-08-11 05:02:55