Prioritization of the Critical Factors of Hydrogen Transportation in Canada Using the Intuitionistic Fuzzy AHP Method
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is a potential source of imminent clean energy in the future, with its transportation playing a crucial role in allowing large-scale deployment. The challenge lies in selecting an effective, sustainable, and scalable transportation alternative. This study develops a multi-criteria decision-making (MCDM) framework based on the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process (IF-AHP) to evaluate land-based hydrogen transportation alternatives across Canada. The framework includes uncertainty and decision-maker hesitation through the application of triangular intuitionistic fuzzy numbers (TIFNs). Seven factors, their subsequent thirty-three subfactors, and three alternatives to hydrogen transportation were identified through a literature review. Pairwise comparison was aggregated among factors, subfactors, and alternatives from three decision makers using an intuitionistic fuzzy weighted average, and priority weights were computed using entropy-based weight. The results show that safety and economic efficiency emerged as the most influential factors in the evaluation of hydrogen transportation alternatives, followed by environmental impact, security, and social impact and public health in ascending order. Among the alternatives, tube truck transport obtained the highest overall weight (0.3551), followed by pipelines (0.3272) and rail lines (0.3251). The findings suggest that the tube ruck is currently the most feasible transport option for land-based hydrogen distribution that aims to provide a transition of Canada’s energy mix.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».