Analysis on the Potential of Greenhouse Gas Emission Reduction in Henan’s Electricity Sector
Notice bibliographique
Résumé
Henan Province, located in the middle of China, is the typical case for a power system predominantly on fossil fuel and electricity sector, which is also the main emission source in Henan Province. In order to evaluate the potential for greenhouse gas (GHG) emission reduction of the electricity sector in Henan Province , this article analyses different development scenarios based on the “Long-range Energy Alternative Planning System” (LEAP) model to simulate diversification development patterns. Results showed that there is a potential reduction in GHG emission in the Henan’s electricity sector. The government should design and implement different emphasis in different terms. For instance, we founded that the greenhouse gas emission are decreased considerably in technology priority scenario (8.7 MtCO2) and energy structure optimization scenario (30.30 MtCO2)compared with baseline scenario before 2020, in terms of emission intensity per power unit, during 2005-2020, technology priority scenario, energy structure optimization scenario, and baseline scenario descend by 16.1%, 19.1%, 14.2%, respectively. Ultimately, it gives some policy advice to the power industry in Henan province, the advanced generated technologies will be employed to reduce the greenhouse gas emissions greatly before 2015; however, renewable energy and energy structure adjustment will play the dominant role in reducing the greenhouse gas emissions in the long term. It is also suggested to develop carbon tax and “Clean Development Mechanism” (CDM) projects in Henan Province, such as renewable CDM projects, Methane recovery CDM projects, waste heat/gas/pressure recovery CDM projects, to contribute to the reduction of greenhouse gas emission in Henan’s electricity sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».