Assessment of Energy Intensity Indicators in Libya: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Energy-efficient technologies provide chances for money savings and reducing environmental damages related to energy use. This paper aims to assess the energy efficiency in Libya and tools to promote its implementation. In addition, it seeks to present measures and programs that could be foreseen in the transformation sector and some end users.
 Data of energy intensity in Libya was taken from different recognized sources such as World Development Indicators (WDI) - World Bank, and Enerdata web site. The data was collected, assembled, and analyzed using Ms Excel sheets. Results were plotted and compared to World average and Africa or with (Middle East and North African) MENA countries where ever data is available. The main indicators over almost quarter of a century (1990-2014) were presented and changes over this period were indicated.
 It could be concluded that primary energy intensity for Libya during (2000- 2014) is comparable to world average values and for Africa and the final energy intensity has increased at only 0.7% per year during the same period. As an oil producer and exporter country, the ratio of final enrgy intensity to primary energy intensity in Libya has increased at a rate of 1.1% during (2000-2014), which is greater than the World average and African countries. The rate of energy intensity of transport has increased by 6.9 % per year for the period (1990-2014) and 7.8% per year for the period (2000-2014) compared to the world improvement (-1.8%) per year and for Africa (-0.3) % per year for the period (2000-2014)). This is due to lack of regulations and measures concerning this sector and increased number of private cars. Suitable measures and policies should be taken towards this sector to improve its performance since it contributes to the highest share of energy consumption. The highest share of electric energy consumption is at residential, then commercial and service end use, followed by street lighting. There is a good potential for energy saving at these sectors.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».