Biogas as an alternative energy resource for Ukrainian companies: EU experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The paper deals with analysis of the preconditions of alternative energy market development in Ukraine. In this case study, the authors analyzed the EU experience. The results of analysis showed that the leader of the EU countries in renewable energy has already achieved the target (20%), which had been indicated. In addition, the findings showed that the share of renewable energy in gross final energy consumption has been increasing from year to year. The authors allocate that, according to the Ukrainian potential, biogas is the most perspective one among alternative resources. Moreover, results of analysis showed that Ukraine has the huge potential of agricultural sector. In this direction, the authors allocated the main types of the agricultural activities, which have the highest potential of biogas production: sugar factories, corn silage and poultry farms. The authors underlined that biogas spreading is restrained by the stereotypes that green investments are not attractive for investors. In order to analyze the economic efficiency of investments to the biogas installation, the authors calculated the profit from the biogas installation for poultry farm. The authors made two scenarios for calculation. The first – the whole volume of energy, which was generated from the biogas unit, will be sold with feed-in tariff. The second – the farm covers its own needs in electricity, the rest will be sold with feed-in tariff. The findings showed that the first scenario is more attractive. Moreover, the farm could receive higher profit if it installed the biogas in 2016, not in 2017. In addition, based on the EU experience and features of farm functioning, the authors approved that the biogas installation has not only the economic effect (profit and additional profit) for company, but also ecological and social effects for rural area, where this farm was located.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle