Assessing the Long-Term Energy Landscape Using a Global Energy Market Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this paper is to estimate the long-term energy mix – i.e. the combination of resources including solids, liquids and gases that will satisfy energy demand to the year 2040 – with a Global Energy Market model (GEM). The GEM provides a close match of the historical energy mix dating back to the year 1850 and is then used to make forecasts for the future. Originally developed in 2007, the GEM was used to project the energy mix to the year 2030. In the present paper, the validity of the original projection is tested against the most recently available data. The GEM estimates the fractional contribution of different primary energy sources to the global market. In total, there are six parameters that allow the GEM equation to give the best possible match of the historical energy mix. Using the estimated parameter values, the model can then be extended into the future, providing a reference case and alternative scenarios of the energy mix based on evolving unconventional, conventional and renewable resource quantities, costs, technologies, economic growth, population and policies. The original GEM findings from 2007 forecasted a "2030 1/3 forecast", indicating that solids, liquids and gases would each occupy a third of the energy market in the year 2030. After further disaggregating the categories, it was found that liquids, mostly, oil would experience a declining market share by 2030 while natural gas would see a rapid rise. The share solids, mostly coal, was relatively flat by that time. Our new results show continued penetration of natural gas in the energy mix – a result consistent with efforts to reduce carbon emissions. Our proposed paper is novel in that it uses the most recent statistics of the last 10 years on consumption of different energy sources to verify the accuracy of the original GEM projections carried out in 2007. Once the results are proven reasonable, new scenarios are developed with an extended time horizon to the year 2040.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».