A Review of the Status of Fossil and Renewable Energies in Southeast Asia and Its Implications on the Decarbonization of ASEAN
Notice bibliographique
Résumé
The ten nations of Southeast Asia, collectively known as ASEAN, emitted 1.65 Gtpa CO2 in 2020, and are among the most vulnerable nations to climate change, which is partially caused by anthropogenic CO2 emission. This paper analyzes the history of ASEAN energy consumption and CO2 emission from both fossil and renewable energies in the last two decades. The results show that ASEAN’s renewable energies resources range from low to moderate, are unevenly distributed geographically, and contributed to only 20% of total primary energy consumption (TPEC) in 2015. The dominant forms of renewable energies are hydropower, solar photovoltaic, and bioenergy. However, both hydropower and bioenergy have substantial sustainability issues. Fossil energies depend heavily on coal and oil and contribute to 80% of TPEC. More importantly, renewable energies’ contribution to TPEC has been decreasing in the last two decades, despite the increasing installation capacity. This suggests that the current rate of the addition of renewable energy capacity is inadequate to allow ASEAN to reach net-zero by 2050. Therefore, fossil energies will continue to be an important part of ASEAN’s energy mix. More tools, such as carbon capture and storage (CCS) and hydrogen, will be needed for decarbonization. CCS will be needed to decarbonize ASEAN’s fossil power and industrial plants, while blue hydrogen will be needed to decarbonize hard-to-decarbonize industrial plants. Based on recent research into regional CO2 source-sink mapping, this paper proposes six large-scale CCS projects in four countries, which can mitigate up to 300 Mtpa CO2. Furthermore, this paper identifies common pathways for ASEAN decarbonization and their policy implications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».