Cost estimation of the use of low-carbon fuels in prospective scenarios for air transport
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
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-2328.vid Using low-carbon energies is a major lever to reduce the CO2 emissions of aviation. Some low-carbon energy carriers consist in fuels that are drop-in and require few modifications to current aircraft, like biofuels and electrofuels. Hydrogen is another low-carbon fuel that would be relevant in the long term only since it requires significant aircraft modifications (non-drop-in fuel). In both cases, several production pathways exist with radically different impacts in terms of cost of production and life-cycle CO2 emissions. Literature is already exhaustive on prospective decarbonization scenarios for aviation and low-carbon fuel production cost estimates. In this paper, an open-source simulation framework named CAST is enhanced by a module that links low-carbon fuels production cost to their respective consumption in given scenarios. Hence, the cost of a custom decarbonization scenario is evaluated. Results show that the cost of the integration of low-carbon fuels in this scenario would represent around 40 % of airlines revenues in 2050, while the energy demand growth would necessitate important capital investments, regularly increasing to 130 Bn e in 2050. A sensitivity analysis shows that these cost estimates are subject to large uncertainties.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle