{"title":"绿色能源的关键矿物可用性指数","authors":"M. M. Kurylo, I. V. Virshylo, S. K. Kosharna","doi":"10.31996/mru.2021.4.16-20","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"У межах дослідження запропоновано методику визначення та розрахунок доступності 17 видів мінеральної сировини, які є критичними для переходу до “зеленої” енергетики з огляду на десять основних технологій. Розрахунок індексів доступності ґрунтується на ранжуванні металів за такими параметрами: 1 – абсолютна кількість металу, використаного в поточному періоді; 2 – прогнозований попит на метал в енергетиці у 2050 році; 3 – кількість технологій, де є потреба в окремому металі; 4 – кумулятивні викиди CO₂, пов’язані з виробництвом металу; 5 – період наявності запасів; 6 – кількість країн, які продукували більш як 1 % світового виробництва металу; 7 – країни з максимальною річною продуктивністю щодо виробництва металу. Відповідно до цих характеристик метали ранжовано за двома сценаріями. Визначено індекс доступності кожного виду сировини. Розрахунок індексу доступності для кожного металу було розширено за допомогою моделювання лінійного тренду та техніки нечіткої логіки. Враховано два сценарії товарних систем “попит-пропозиція” з попередньо розробленим прогнозом до 2050 року: ймовірність базового незалежного параметра та збалансована нечітка сума. Обидва сценарії дали зіставні результати розрахунку, але другий підкреслив важливість ланцюга постачання. Найнижчі значення індексу доступності (до 0,15) розраховано для кобальту, графіту й літію, які є ключовими для виробництва акумуляторів. Низькі показники (до 0,20) також отримано для заліза, нікелю та хрому. Модель нечіткої логіки допомогла розкрити два сценарії до 2050 року й виявити високий рівень невизначеності для прогнозу на 2050 рік.","PeriodicalId":52937,"journal":{"name":"Mineral''ni resursi Ukraini","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-12-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Індекси доступності критичної мінеральної сировини для “зеленої” енергетики\",\"authors\":\"M. M. Kurylo, I. V. Virshylo, S. K. Kosharna\",\"doi\":\"10.31996/mru.2021.4.16-20\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"У межах дослідження запропоновано методику визначення та розрахунок доступності 17 видів мінеральної сировини, які є критичними для переходу до “зеленої” енергетики з огляду на десять основних технологій. Розрахунок індексів доступності ґрунтується на ранжуванні металів за такими параметрами: 1 – абсолютна кількість металу, використаного в поточному періоді; 2 – прогнозований попит на метал в енергетиці у 2050 році; 3 – кількість технологій, де є потреба в окремому металі; 4 – кумулятивні викиди CO₂, пов’язані з виробництвом металу; 5 – період наявності запасів; 6 – кількість країн, які продукували більш як 1 % світового виробництва металу; 7 – країни з максимальною річною продуктивністю щодо виробництва металу. Відповідно до цих характеристик метали ранжовано за двома сценаріями. Визначено індекс доступності кожного виду сировини. Розрахунок індексу доступності для кожного металу було розширено за допомогою моделювання лінійного тренду та техніки нечіткої логіки. Враховано два сценарії товарних систем “попит-пропозиція” з попередньо розробленим прогнозом до 2050 року: ймовірність базового незалежного параметра та збалансована нечітка сума. Обидва сценарії дали зіставні результати розрахунку, але другий підкреслив важливість ланцюга постачання. Найнижчі значення індексу доступності (до 0,15) розраховано для кобальту, графіту й літію, які є ключовими для виробництва акумуляторів. Низькі показники (до 0,20) також отримано для заліза, нікелю та хрому. Модель нечіткої логіки допомогла розкрити два сценарії до 2050 року й виявити високий рівень невизначеності для прогнозу на 2050 рік.\",\"PeriodicalId\":52937,\"journal\":{\"name\":\"Mineral''ni resursi Ukraini\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-12-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Mineral''ni resursi Ukraini\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.31996/mru.2021.4.16-20\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Mineral''ni resursi Ukraini","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31996/mru.2021.4.16-20","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Індекси доступності критичної мінеральної сировини для “зеленої” енергетики
У межах дослідження запропоновано методику визначення та розрахунок доступності 17 видів мінеральної сировини, які є критичними для переходу до “зеленої” енергетики з огляду на десять основних технологій. Розрахунок індексів доступності ґрунтується на ранжуванні металів за такими параметрами: 1 – абсолютна кількість металу, використаного в поточному періоді; 2 – прогнозований попит на метал в енергетиці у 2050 році; 3 – кількість технологій, де є потреба в окремому металі; 4 – кумулятивні викиди CO₂, пов’язані з виробництвом металу; 5 – період наявності запасів; 6 – кількість країн, які продукували більш як 1 % світового виробництва металу; 7 – країни з максимальною річною продуктивністю щодо виробництва металу. Відповідно до цих характеристик метали ранжовано за двома сценаріями. Визначено індекс доступності кожного виду сировини. Розрахунок індексу доступності для кожного металу було розширено за допомогою моделювання лінійного тренду та техніки нечіткої логіки. Враховано два сценарії товарних систем “попит-пропозиція” з попередньо розробленим прогнозом до 2050 року: ймовірність базового незалежного параметра та збалансована нечітка сума. Обидва сценарії дали зіставні результати розрахунку, але другий підкреслив важливість ланцюга постачання. Найнижчі значення індексу доступності (до 0,15) розраховано для кобальту, графіту й літію, які є ключовими для виробництва акумуляторів. Низькі показники (до 0,20) також отримано для заліза, нікелю та хрому. Модель нечіткої логіки допомогла розкрити два сценарії до 2050 року й виявити високий рівень невизначеності для прогнозу на 2050 рік.