Assessing the feasibility of electrifying container ships for sustainable maritime transport
Notice bibliographique
Résumé
Maritime shipping accounts for over 80 % of global trade and about 3 % of global CO₂ emissions due to its reliance on fossil fuels for propulsion and auxiliary power generation. This study assesses in detail the energy demand, CO₂ emissions, and renewable energy infrastructure required to electrify container ships operating from Los Angeles Harbor (LAH) across three representative capacity ranges: 5000–7999 TEU, 8000–11,999 TEU, and 12,000–14,499 TEU. The estimated annual propulsion energy demand for these vessel classes is 227,842 MWh, 253,884 MWh, and 253,055 MWh, respectively, reflecting the growing energy requirements with increased displacement and engine capacity. Larger vessels show higher total power consumption but greater transport efficiency, as energy demand per TEU decreases from 45.6 MWh/TEU for the smallest class to 21.1 MWh/TEU for the largest, representing a 54 % improvement in energy intensity and overall fuel economy. Average cruising speeds are 24.6, 23.9, and 23.8 knots for the three classes, respectively, indicating that scale optimization does not significantly compromise operational performance. Under heavy fuel oil (HFO) operation, annual CO₂ emissions reach 72,245 t, 92,797 t, and 96,845 t per vessel, while full battery-electric operation powered entirely by renewable sources nearly eliminates these emissions. Reducing sailing speed by 25 % lowers annual fuel consumption by roughly 30 %, decreasing CO₂ emissions to about 67,700 t for the smallest class, demonstrating the strong non-linear relationship between speed and fuel use. Renewable methanol reduces emissions to around 29.8 gCO₂/TEU-n.mile, LNG achieves approximately 59.6 gCO₂/TEU-n.mile, and low-sulfur HFO produces nearly 99 gCO₂/TEU-n.mile. Battery weight increases propulsion power by roughly 3 % for the largest ship, but remains a secondary factor compared with voyage energy requirements.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».