Supply risk evolution of raw materials for batteries and fossil fuels for selected OECD countries (2000–2018)
Notice bibliographique
Résumé
Fossil fuels are the dominant form of storable energy, but their share in the global energy supply is slowly diminishing due to climate mitigation policies. Alternative energy production from variable renewable energy sources for both stationary and mobile use requires some form of energy storage. Batteries are the current frontrunner for this application, particularly with Li-ion batteries that are reliable and highly efficient. However, batteries themselves have evolved to meet current requirements and expectations. These changes in battery chemistry have shifted the dependency on raw materials used to produce them. Raw materials critical for battery production are subject to supply risk due to their availability or trade policies prompting a need for supply risk assessment. Such resource supply risks depend on the perspective of the importing country or region. By analysing the supply risk of raw materials used in the production of batteries in comparison to fossil fuels, it is possible to understand the shift in risk to storable energy that is underway. In this study, we analyse the supply risk of selected raw materials used in batteries and compare it with the supply risk of fossil fuels for the period 2000 to 2018 from the perspective of the European Union, USA, South Korea, Japan, Canada and Australia using the GeoPolRisk method. Our analysis demonstrates a higher risk of supply for raw materials compared to that of fossil fuels for all the selected territories. Rare earth elements, graphite and magnesium, are amongst the raw materials with the highest supply risk due to their concentrated production in one or only a few countries. Countries have recognised the need for raw material security and made specific policies to ensure secure supply. Raw material security is an emerging concern for all the countries, especially in the case of batteries for major manufacturing nations that are heavily import-dependent. Raw materials producing countries like Canada and Australia focused on stockpiling minerals and minerals exploration while importing countries such as Japan and South Korea are looking for alternate sources for their supply. The results from our analysis suggest that the necessary policy reforms taken for energy security have benefited all the countries with a reduced risk of fossil fuel supply, while similar policies to secure raw materials are discussed but not yet fully implemented.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».