Forecast for electricity consumption in the copper mining industry, 2018-2029
Notice bibliographique
Résumé
This study forecast the copper mining industry’s electricity consumption in 2018-2029, it would increase from 22.6 to 31.9 TWh (~2.9% average annual growth). In this case, it isestimated that, in order to satisfy the copper mining industry’s demand, it would be necessary to add 1,336 MW in generating capacity between 2019 and 2029. The Antofagasta Region will continue to account for over half of the industry’s consumption, followed by the Atacama, Tarapacá and O'Higgins Regions. However, as from 2024, the share of the Atacama Region is expected to reach over 13% while that of the O’Higgins Region drops to 7%. The Tarapacá Region would show no significant change. The concentration is by far the most important source of expected consumption of electricity throughout the period, accounting for 58% in 2018 and 67% by 2029. The use of seawater is another process where electricity consumption is expected to show an important increase, rising from 4% of total consumption in 2018 to 10% in 2029 and emerging as the second most electricityintensive process. The existing operations in 2018 explain practically all the copper mining industry’s expected electricity consumption but, by 2029, potential, possible and probable projects would account for close to a quarter of its consumption. The new projects will acquire growing importance, accounting for 56% of expected consumption by 2029, up from 19% in 2018.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».