Advancing just transition: The role of biomass co-firing in emission reductions and employment for coal regions
Notice bibliographique
Résumé
As efforts to mitigate carbon emissions intensify, the issue of justice in the transition process has gained significant attention. The environmental impacts of low-carbon technologies, such as renewable energy, have been widely evaluated. This study develops an integrated model to quantify the employment effects of biomass co-firing retrofitting for coal plants and to explore its optimal ratio. We also modified a plant-level carbon emission calculation method to analyze the trade-off between carbon emissions and social benefits. Our results indicate that when the blend rate of coal and biomass exceeds 90%, there are noticeable changes in job creation. However, the maximum job creation value is negative, suggesting that biomass co-firing technology is not an effective choice for achieving a just transition during the large-scale coal phase-out process, and it is less competitive compared to renewable energy. Additionally, we find that generation efficiency is linearly negatively correlated with the blend rate. Moreover, carbon emission intensity and job intensity are positively correlated linearly, while there is a nonlinear negative correlation between job intensity and the blend ratio. Overall, biomass co-firing appears insufficient for a just transition in coal phase-out, indicating a need for regionally adaptive blend ratios for optimal operation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».