Greenhouse Gas Emissions Reduction Potentials in Iranian Electricity Generation Sector and Comparison With Canada
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, greenhouse gas (GHG) emissions and their potential effects on the global climate change have been a worldwide concern. Based on International Energy Agency (IEA), power generation contributes half of the increase in global GHG emissions in 2030. In the Middle East, Power generation is expected to make the largest contribution to the growth in carbon-dioxide emissions. The share of the power sector in the region’s total CO2 emissions will increase from 34% in 2003 to 36% in 2030. Therefore, it is very important to reduce GHG emissions in this industry. The purpose of this paper is to examine greenhouse gas emissions reduction potentials in the Iranian electricity generation sector through fuel switching and adoption of advanced power generation systems and to compare these potentials with Canadian electricity generation sector. These two countries are selected because of raw data availability and their unique characteristics in electricity generation sector. To achieve this purpose two different scenarios have been introduced: Scenario #1: Switching existing power stations fuel to natural gas. Scenario #2: Replacing existing power plants by natural gas combined-cycle (NGCC) power stations (The efficiency of NGCC is considered to be 49%). The results shows that the GHG reduction potential for Iranian steam power plants, gas turbines and combined cycle power plants in first scenario are 9.9%, 5.6%, and 2.6%, respectively with the average of 7.6%. For the second scenario the overall reduction of 31.9%, is expected. The average reduction potential for Canadian power plants for scenario number 1 and 2 are 33% and 59%, respectively. As it can be seen, in Canada there are much higher potentials to reduce GHG emissions. The reason is that in Canada majority of power plants use coal as the primary fuel. In fact almost 73% of electricity in thermal power stations is generated by coal. Whereas in Iran almost all power plants (with some exceptions) are dual fuels and 77% of energy consumed in Iran’s thermal power plants come from natural gas. Also, 21% of total electricity generated in Iran is produced by combined-cycle power plants.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».