Demand and Supply of Crude Palm Oil for Biodiesel Production towards Food and Energy Security
Notice bibliographique
Résumé
Energy and food security are two key national policies and agenda of Thailand. The Department of Alternative Energy Development and Efficiency (DEDE), Ministry of Energy has modified a 15-year (2008-2021) Alternative Energy Development Plan (AEDP). According to the modified AEDP, the share of renewable and alternative energy consumption should increase to 25% by 2021. The latest policy aims to promote the biodiesel consumption and production by 5.97 million liters/day within 2021, up from its previous plan of 4.50 million liters/day while nowadays production capacity is 1.62 million liters/day. The current and anticipated production of biodiesel require raw materials, notably crude palm oil (CPO) from oil palm plantations. This paper presents a feasibility study, with respect to the AEDP plan, for biodiesel production by using domestic fresh fruit oil palm as a raw material. Demand and supply are analyzed based on statistical modeling and forecasting techniques, as well as GIS spatial analysis. The results show that the domestic CPO consumption for cooking palm oil will be 1.02 million tons/year, while biodiesel production will be 1.67 million tons/year in 2021. This corresponds to an oil palm plantation area of 11,152 km 2 in 2021. Based on GIS spatial analysis along with land-use database and other relevant databases, it was found that the suitable area for palm oil plantation in Thailand is 14,639 km 2 , which is sufficient for domestic demand and consumption. The suitable area consists of 9,664 km 2 for quite suitable and 4,975 km 2 for medium suitable. However, the government should provide the guidelines, along with pro-active and supportive policies for worst case scenarios, e.g. drought and flood leading to the insufficient raw material, in order to reduce the negative impacts of biodiesel production for domestic demand and consumption.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».