Unlocking gas demand: the next wave of global LNG supply as a catalyst to drive Asia’s shift away from coal
Notice bibliographique
Résumé
Global LNG liquefaction capacity at the end of 2023 stood at 490 Mtpa, with an 83% utilisation rate. The commissioning of new liquefaction capacity hit a multi-year low of 4 Mtpa in 2023, however, in 2024, new liquefaction capacity is expected to rise by 16 Mtpa. From 2025 onwards, global capacity is projected to surge by more than 40% during the remainder of this decade from projects that have already reached a final investment decision. This surge could result in a medium-term oversupply in the LNG market, putting downward pressure on spot LNG prices. However, this additional supply could stimulate global natural gas demand, particularly in price-sensitive Asian markets, helping to stabilise the global gas market. Between 2024 and 2029, global liquefaction capacity is projected to increase by 230 Mtpa, nearly 50% higher than the capacity at the end of 2023. Approximately 50 Mtpa of liquefaction capacity is expected to be commissioned annually between 2025 and 2028, marking a record high for capacity additions. The US is anticipated to account for 35% of this new capacity, followed by Qatar (21%), Russia (14%), and Canada (8%). Assuming global LNG exports from existing liquefaction terminals remain at 2023 levels and new terminals operate at 95% capacity, global LNG exports could reach 620 Mt by the end of the decade. This estimate excludes supply from liquefaction projects that may take FID in the near term and become operational by 2030. There is a significant risk that the expected strong increase in global LNG exports could lead to a decline in global spot LNG prices in the medium term, as supply growth may outpace demand growth. As seen in previous market cycles, a potential decline in spot LNG prices could stimulate demand in price-sensitive Asian markets, particularly in China and South/Southeast Asia. This could encourage a shift away from more polluting energy sources, such as coal and liquid petroleum products, towards cleaner natural gas. In Asia’s primary energy mix, coal dominates with a 51% share, followed by oil at 23%, while natural gas accounts for only 11%. Similarly, in the electricity mix, coal holds the largest share of 57%, while hydroelectric and natural gas each account for just 12% and 10%, respectively. The dominance of coal in Asia's primary energy mix and electricity sector highlights the pivotal role natural gas can play in the region's energy transition. To fully leverage the anticipated decline in global spot LNG prices and stimulate natural gas demand in Asia, the development of natural gas infrastructure and supportive regulatory frameworks are essential. The following short- to medium-term strategies could be considered: • Develop LNG import terminals, particularly floating storage regasification units (FSRUs). • Expand domestic pipeline infrastructure to enhance natural gas accessibility. • Cap electricity production from coal, replacing it with natural gas. • Implement carbon pricing to create a level playing field between coal and natural gas.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».