Energy saving analysis and management modeling based on index decomposition analysis integrated energy saving potential method: Application to complex chemical processes

2017 ◽  
Vol 145 ◽  
pp. 41-52 ◽  
Author(s):  
Zhiqiang Geng ◽  
Huachao Gao ◽  
Yanqing Wang ◽  
Yongming Han ◽  
Qunxiong Zhu
2021 ◽  
Vol 32 (2) ◽  
Author(s):  
Oludolapo Akanni Olanrewaju

The activities of the building and construction industry have made it one of the highest energy consumers and thus one of the highest emitters of greenhouse gases. The main objective of this study was to develop a system to determine energy saving in the industry. This was achieved through an integrated model of index decomposition analysis, an artificial neural network, and data envelopment analysis. Index decomposition analysis is used to understand the contribution of the factors responsible for energy consumption. These factors are inputs to the artificial neural network to predict the baseline energy consumption. The energy saving is finally determined through data envelopment analysis. The results showed that the integrated model presents a reasonable amount of energy saving in the building and construction industry.


2021 ◽  
Vol 27 (1) ◽  
Author(s):  
Marlon Salazar

A indústria é um dos setores da economia que mais consomem energia, sendo responsável por 32% do consumo final em 2019. Compreender como se comporta o consumo da indústria ao longo das décadas, decompondo a variação do consumo entre os efeitos atividade, estrutura e intensidade, através da decomposição de números índices, é de grande importância e é o objetivo principal deste trabalho. Este trabalho inova ao utilizar o método “Index Decomposition Analysis (IDA)” para os dados de consumo de energia industrial. Conclui-se que o efeito atividade é o principal responsável pelo aumento no consumo de energia, já que captura a participação do aumento da produção industrial sobre o consumo de energia. Por outro lado, o efeito intensidade cresce no período, o que indica que a indústria brasileira está se tornando menos eficiente no consumo de energia. Já o efeito estrutura contribui reduzindo o consumo no período estudado, o que indica que os setores energo intensivos perderam participação na produção industrial. Além disso, a partir da estimação da equação de demanda de energia utilizando como proxy do consumo o efeito atividade, constata-se que a elasticidade renda da demanda de energia foi de 1,57% no período, já que a elasticidade preço da demanda não é significante.


2020 ◽  
Vol 12 (8) ◽  
pp. 3185 ◽  
Author(s):  
Enkhjargal Enkhbat ◽  
Yong Geng ◽  
Xi Zhang ◽  
Huijuan Jiang ◽  
Jingyu Liu ◽  
...  

Ulaanbaatar, the capital city of Mongolia, is facing serious air pollution challenges—especially during the cold and long winter months—mainly due to fossil fuel combustion. This study investigates the socioeconomic drivers of the sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), and particulate matter (PM2.5) concentration changes in Ulaanbaatar between 2005 and 2015 by applying the index decomposition analysis (IDA) method. Five socio-economic driving forces are considered in the decomposition analysis. All the driving forces contributed to more air pollution concentration changes in 2015 than in 2005, despite the decreasing trends of decomposition results for the period of 2010–2015. In general, economic growth, pollution intensity, and energy intensity significantly contributed to the changes of air pollutant concentrations, while energy structure and population growth had marginal effects. Finally, appropriate policy recommendations are proposed to the local government so that they can initiate feasible policies to effectively reduce air pollution, protect human health, and respond to climate change in Ulaanbaatar.


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