Ethanol Fuel Blending Program in India: Analysis of Environmental, Economic, and Policy Aspects Using System Dynamics Approach
Notice bibliographique
Résumé
India initiated its ethanol fuel blending program (EBP) two decades ago to enhance energy security, reduce crude imports, and promote low‐carbon transportation. However, despite government initiatives and policies, the EBP has made slower progress than anticipated. For the long‐term adoption and success of the EBP, the following critical areas must be analyzed: integrated ethanol production from multiple feedstocks, demand and linkage to industries requiring ethanol, impact on the environment and revenue prospects, and evaluation of the policy measures adopted. This study addresses these topics by analyzing the interaction between various industries (demand) and ethanol production from multiple sources (supply) using system dynamics modeling. Simulation and scenario analysis have been used to evaluate the environmental and economic performance of ethanol blends under the influence of various policy parameters. The findings indicate that, contrary to the conventional belief, the production of ethanol directly from sugarcane juice does not significantly threaten food security. Higher blending ratios yield enhanced environmental benefits and revenues in the short term, but these are outweighed by the long‐term benefits of lower blending ratios. The findings also indicate that encouraging second‐generation ethanol production from rice stalks and increasing the blending ratios will reduce CO 2 emissions. However, the goals set for blending cannot be achieved until measures to diversify feedstocks and improve the infrastructure for ethanol production are scaled up.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».