Джессика Фан, главный менеджер по продукту, Яннес Клаас, специалист по анализу данных, Араш Лакех, старший научный сотрудник, QuantumBlack; Лукас Круитваген, научный сотрудник, Школа предпринимательства и окружающей среды Смита, Оксфордский университет

Беспрецедентное воздействие COVID-19 предоставило временную передышку для выбросов углерода во всем мире. Хотя восстановление экономики, вероятно, затмевает экологические проблемы, сейчас мы находимся в уникальном положении, чтобы гарантировать, что он пойдет по экологически устойчивому пути.

Одним из способов решения проблем изменения климата является управление переходом глобальной цепочки поставок энергии к состоянию с нулевым чистым выбросом углерода. Переход потребует определения положительных «переломных моментов», также известных как точки чувствительного вмешательства - SIP. Это скромные действия, которые могут вызвать чрезмерную реакцию и ускорить путь к нулевым выбросам.

Проблема определения SIP заключается в том, что глобальная энергетическая система является крупномасштабной и сильно взаимосвязанной. Чтобы ответить на вопросы будущих исследований с помощью рекомендаций, основанных на фактах, необходимо создать взаимосвязанный, прозрачный и запрашиваемый набор данных глобальной сети по ископаемому топливу.

Совместными усилиями специалистов по обработке данных QuantumBlack и исследователей из Школы предпринимательства и окружающей среды Смита Оксфордского университета мы построили воспроизводимый конвейер, который может создать запрашиваемый график глобальной цепочки поставок ископаемого топлива путем интеграции набора крупных источников геопространственных данных. . Этот график включает ряд источников ископаемого топлива (например, нефть, газ, уголь и т. Д.), Охватывает различные виды транспортировки и преобразования (например, трубопроводы и железные дороги) и соединяет сеть энергоснабжения с населенными пунктами в качестве поглотителей.

Метод:

Мы использовали только открытые данные для построения схемы глобальной цепочки поставок ископаемого топлива. Мы использовали 340 источников данных по 11 категориям энергетической инфраструктуры. Ведущие источники включают:

Чтобы подготовить данные, которые питали сеть, мы выполнили манипуляции с данными, такие как определение координат пересечения железных дорог (или трубопроводов) и определение места, где они соединяются с населенными пунктами (в качестве стоков).

Одна из наших целей состояла в том, чтобы не делать упрощающих предположений перед созданием графика, чтобы исследователи могли применять свои собственные предположения при работе с ним. Учитывая масштаб данных, с которыми мы работали, мы в значительной степени полагались на пакеты Python, такие как GeoPandas и Shapely, для эффективного выполнения манипуляций.

Используя Кедро, мы определили конвейер с набором узлов для обработки всех геопространственных операций. Такой подход позволил нам естественным образом разбить задачу на более мелкие, объяснимые части, что значительно упростило чтение и понимание кода.

Мы использовали Neo4j в качестве графической базы данных для большой сети и Cypher, специализированный и эффективный язык запросов к графам. Мы выбрали Neo4j из-за его большой экосистемы совместимых пакетов Python и относительной простоты использования.

Наш конвейер Kedro был настроен для создания данных csv в правильном формате, которые мы затем импортировали в сеть с помощью инструмента массового импорта из Neo4j. Благодаря этому значительно сократилось время, необходимое для импорта всего графа, что позволило нам быстрее выполнять итерацию по нашему конвейеру. После их загрузки мы выполнили набор запросов Cypher, чтобы упростить график.

Результат:

Мы построили график, который отображает пути от отдельных источников, таких как нефтяные скважины и угольные шахты, до стоков, таких как населенные пункты и электростанции.

Связь между транспортными сетями и активами определяется путем сопоставления активов с транспортными узлами (пересечения трубопроводов, железных дорог и морских путей) в радиусе нескольких километров. Чтобы избежать портов без выхода к морю, мы предположили, что все порты связаны с ближайшим судоходным маршрутом. Чтобы убедиться, что все соединения были реалистичными, мы сопоставили возможные пути через сеть, как показано на рисунке ниже.

Необработанный граф имеет более 11 миллионов узлов и 20 миллионов ребер, многие из которых не очень интересны для исследования. Поэтому мы используем методы упрощения графа для создания «пропущенных» ребер, которые пропускают набор трубопроводов или железнодорожных узлов со степенью 2 (см. Рисунок ниже). После упрощения граф имеет более 2 миллионов узлов и 10 миллионов ребер.

Что дальше?

Этот график предоставляет исследователям целостный глобальный взгляд на сеть поставок ископаемого топлива, что позволяет использовать широкий спектр вариантов использования. К ним относятся соединение спроса и предложения путем расчета графика «потоков» от источников энергии к потребителям, а также возможность найти SIP для эффективного повышения экологичности глобальной энергетической системы.

Это только начало, и мы планируем открыть исходный код репозитория кода проекта. Делая эти активы доступными для всех, мы можем дать сообществу возможность решать эффективные варианты использования, такие как:

  • Оцените различные политики декарбонизации с помощью эмпирического численного моделирования
  • Выявление контрольных примеров и плацдармов для финансовых организаций, стремящихся оказать огромное влияние на декарбонизацию.
  • Определение идеальных инфраструктурных кластеров, необходимых для перехода на другой энергоноситель.
  • Предоставьте группам активистов возможности анализа и данных для обеспечения подотчетности частного и государственного секторов в достижении целей декарбонизации

В то время как глобальная пандемия продолжает доминировать в разговорах, мы обязаны обеспечить, чтобы экономика следовала устойчивому и экологически сознательному пути восстановления. Создавая эту сеть, мы надеемся дать исследователям, частным предприятиям и правительственным организациям возможность понять цепочки поставок ископаемого топлива целостным образом. Развивая понимание, мы можем определить активные шаги, которые можно предпринять сейчас, чтобы помочь переходу глобальной цепочки поставок энергии к состоянию с нулевым чистым выбросом углерода.

Чтобы узнать больше о бесплатных проектах QuantumBlack, напишите нам на [email protected].

Цитаты:

  1. Круитваген, Л. (2019) «Геопространственные уязвимые точки вмешательства» , лекция для Консультативного совета по программе перехода к политике постуглеродной экономики, Oxford Martin School, 2019–04–11.
  2. Круитваген, Л., [Клаас, Дж. | Лакех, А.] и [Клаас, Дж. | Лакех, А.] (2020, готовится к печати) «Сетевое устройство глобальных цепочек поставок угля, нефти и газа» .
  3. Фармер, Дж. Д. и др. «Чуткие точки вмешательства в пост-углеродный переход». Наука 364.6436 (2019): 132–134.