Fossil gas decarbonization with low-carbon fuels: A system dynamics modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
The current study aims to develop a dynamic model for determining the future viability of RNG and hydrogen subjected to varying policy efforts, technology progress, and demand. System dynamics modelling was employed to evaluate the future viability of RNG and hydrogen through changes in fuel supply availability, fuel price, return on investment, and emission reduction simulations under different government subsidy scenarios, including investment support, tax reliefs, subsidy intensity, and duration. The model results indicated the ability to achieve over 10 % return on investments. Further, with increased supply capacity, the simulation indicated the potential to displace FNG 100 % by 2045 with surplus RNG and hydrogen. Moreover, RNG and hydrogen selling prices can be reduced to 0.009 $/ MJ and 4.8 $/kg H 2 by 2050. The results demonstrate that subsidy policies and tax incentives facilitate the development and market diffusion of RNG and hydrogen. The findings highlight the potential of policy-driven market mechanisms to accelerate gas network decarbonization beyond North America. The study also emphasizes the socio-economic benefits, such as improved energy security, reduced emissions, and greater community resilience. The developed model serves as a useful tool for policymakers and investors to identify effective long-term strategies for decarbonization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».