Accelerate Large-Scale Biomass Residue Utilization via Cofiring to Help China Achieve Its 2030 Carbon-Peaking Goals
Notice bibliographique
Résumé
Cofiring biomass with coal for power generation is an affordable and ready-to-deploy technology to help reduce carbon emissions and resolve residual biomass. Cofiring has not been widely applied in China primarily because of some practical limitations, i.e., biomass accessibility, technological and economic constraints, and lack of policy support. We identified the benefits of cofiring with consideration of these practical limitations based on Integrated Assessment Models. We found that China produces 1.82 Bts/year of biomass residues, 45% of which is waste. 48% of the unused biomass can be utilized without fiscal intervention and 70% can be utilized with the subsidized Feed-in-Tariffs for biopower and carbon trading. The average Marginal Abatement Cost of cofiring is twice that of China's current carbon price. Cofiring can help China create 153 billion yuan of farmers' income annually and reduce 5.3 Bts of Committed Cumulative Carbon Emissions (CCCEs, 2023-2030), contributing to the needed CCCE mitigations to China's overall sector and the power sector by 32 and 86%, respectively. About 201 GW of coal-fired fleets are not compliant with China's 2030 carbon-peaking goals, and 127 GW can be saved by implementing cofiring, representing 9.6% of the total fleets in 2030.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».