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Publicação
Cost Calculation Framework for Fuel Transition
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Global warming has been a growing concern since around 1850, leading to serious repercussions.
Its major cause is the emission of greenhouse-effect gases, especially carbon dioxide whose main
source is the combustion of fossil fuels. Fossil fuels serve as the primary energy source in many
industries, including shipping, which is the focus of this study. One of the measures proposed to
tackle the emission of greenhouse-effect gases is the development of green shipping corridors
- carbon-free shipping routes that require the transition to alternative fuels, which are gaining
competitiveness. One of the reasons for that is carbon pricing, which taxes carbon dioxide emis-
sions. However, the lack of consensus on the most cost-advantageous alternative fuel in the long
run results in the delay of the implementation of green shipping corridors.
To facilitate the economic analysis of various alternative fuel options, a framework to de-
termine and minimize the costs of transitioning from fossil fuels to any alternative fuel is pro-
posed, considering the lost opportunity cost, the deployment cost of bunkering vessels at the
necessary call ports, the cost of converting the vessel, the carbon emissions tax cost, and the fuel
cost. This will allow stakeholders to choose the most economical alternative fuel, accelerating the
development of green shipping corridor initiatives. To validate the effectiveness of the frame-
work, it was applied to a hypothetical case study of a shipowner seeking to transition from heavy
fuel oil to ammonia, hydrogen, liquefied natural gas, or methanol. The results showed that hy-
drogen is the most economical fuel until a particular deployment cost per bunkering vessel is
reached, after which liquefied natural gas becomes the most economical option regardless of
variations in the carbon tax. Furthermore, results demonstrated that heavy fuel oil is still the most
economical fuel option, even considering a very high carbon tax.
O aquecimento global tem sido uma preocupação crescente desde 1850, resultando em graves repercussões. A principal causa é a emissão de gases com efeito de estufa, especialmente dióxido de carbono, proveniente da combustão de combustíveis fósseis. Estes são a principal fonte de energia em várias indústrias, incluindo o transporte marítimo, objeto deste estudo. Uma das me- didas para combater as emissões de gases com efeito de estufa é o desenvolvimento de corre- dores verdes - rotas de transporte marítimo descarbonizadas que requerem a transição para com- bustíveis alternativos. Estes são cada vez mais competitivos, nomeadamente devido à precificação do carbono, que taxa as emissões de dióxido de carbono. No entanto, a falta de consenso sobre o combustível alternativo mais vantajoso tem atrasado a implementação dos corredores verdes. Para facilitar a análise económica das várias opções de combustível alternativo, é proposto um modelo para determinar e minimizar os custos da transição de combustíveis fósseis para al- ternativos, considerando o custo de oportunidade perdida, o custo de implementação dos navios de abastecimento, o custo de conversão do navio, o custo das emissões de carbono e o custo do combustível. Desta forma, será possível selecionar o combustível mais económico, acelerando o desenvolvimento dos corredores verdes. Para validar o modelo, este foi aplicado ao estudo de caso ilustrativo de um proprietário de um navio que pretende fazer a transição de óleo combus- tível pesado para amoníaco, hidrogénio, gás natural liquefeito ou metanol. Os resultados mostra- ram que o combustível mais económico é o hidrogénio até um determinado custo de implemen- tação por navio de abastecimento, a partir do qual passa a ser o gás natural, independentemente das variações na taxa de carbono. Além disso, os resultados demonstraram que o óleo combus- tível pesado continua a ser o mais económico, mesmo para uma taxa de carbono muito elevada.
O aquecimento global tem sido uma preocupação crescente desde 1850, resultando em graves repercussões. A principal causa é a emissão de gases com efeito de estufa, especialmente dióxido de carbono, proveniente da combustão de combustíveis fósseis. Estes são a principal fonte de energia em várias indústrias, incluindo o transporte marítimo, objeto deste estudo. Uma das me- didas para combater as emissões de gases com efeito de estufa é o desenvolvimento de corre- dores verdes - rotas de transporte marítimo descarbonizadas que requerem a transição para com- bustíveis alternativos. Estes são cada vez mais competitivos, nomeadamente devido à precificação do carbono, que taxa as emissões de dióxido de carbono. No entanto, a falta de consenso sobre o combustível alternativo mais vantajoso tem atrasado a implementação dos corredores verdes. Para facilitar a análise económica das várias opções de combustível alternativo, é proposto um modelo para determinar e minimizar os custos da transição de combustíveis fósseis para al- ternativos, considerando o custo de oportunidade perdida, o custo de implementação dos navios de abastecimento, o custo de conversão do navio, o custo das emissões de carbono e o custo do combustível. Desta forma, será possível selecionar o combustível mais económico, acelerando o desenvolvimento dos corredores verdes. Para validar o modelo, este foi aplicado ao estudo de caso ilustrativo de um proprietário de um navio que pretende fazer a transição de óleo combus- tível pesado para amoníaco, hidrogénio, gás natural liquefeito ou metanol. Os resultados mostra- ram que o combustível mais económico é o hidrogénio até um determinado custo de implemen- tação por navio de abastecimento, a partir do qual passa a ser o gás natural, independentemente das variações na taxa de carbono. Além disso, os resultados demonstraram que o óleo combus- tível pesado continua a ser o mais económico, mesmo para uma taxa de carbono muito elevada.
Descrição
Palavras-chave
green shipping corridor alternative fuel cost calculation framework optimization bunkering