Cost estimation of the use of low-carbon fuels in prospective scenarios for air transport
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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».