CC BY
1ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ РЕСУРСЫ ЗЕМНОЙ КОРЫ: ВЫЗОВЫ СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКИ
Оригинальная статья УДК [303.6+303.7]:001.8
https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2024-15-2.art5
Выявление актуальных задач энергетического перехода в публикациях агрегатора контента научных публикаций Scilit. Часть 2. Кластеризация публикаций
Б.Н. Чигарев IS
Институт проблем нефти и газа РАН, Москва, Россия
Аннотация. Актуальность. Доступ российских исследователей к Scopus и Web of Science стал ограничен, поэтому актуальным становится использование открытых реферативных баз данных. Цель работы. Выявление актуальных задач энергетического перехода в публикациях, представленных в агрегаторе контента для научных публикаций с бесплатным доступом Scilit. Материалы и методы. В исследовании использована 10121 библиометрическая запись статей за 2019-2023 гг. Публикации систематизировались с использованием алгоритма Gibbs sampling for Dirichlet mixture model. Темы публикаций внутри полученных кластеров анализировались с помощью демоверсии программы Carrot2. Ранжирование публикаций осуществлялось с помощью утилиты sumy с алгоритмом lex-rank. Результаты. Выявленные актуальные темы посвящены системным проблемам энергетических комплексов, включая интеграцию различных источников генерации энергии, накопление энергии в «аккумуляторах» или «зеленом водороде» и оптимизацию их работы. Большое внимание уделено социальным аспектам энергетического перехода, особенно актуальным для сельских территорий и регионов с низким уровнем экономического развития. Выводы. Без финансовой поддержки и наличия соответствующей инфраструктуры для местных энергетических сообществ энергетический переход может быть ими отвергнут. Домохозяйства следует поощрять к использованию более чистых источников энергии, менее вредных для здоровья и окружающей среды.
Ключевые слова: энергетический переход, актуальные темы исследований, агрегатор контента Scilit, библиометрический анализ
Финансирование: работа выполнена в рамках государственного задания ИПНГ РАН (тема № 122022800270-0).
Для цитирования: Чигарев Б.Н. Выявление актуальных задач энергетического перехода в публикациях агрегатора контента научных публикаций Scilit. Часть 2. Кластеризация публикаций // Актуальные проблемы нефти и газа. 2024. Т. 15, № 2. С. 174-199. https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2024-15-2.art5
Н Чигарев Борис Николаевич, e-mail: [email protected] © Чигарев Б.Н., 2024
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.
Введение
Прекращение доступа российских исследователей к реферативным базам данных Scopus и Web of Science затрудняет определение актуальных направлений исследований, но не исключает возможности их проведения, способствуя переходу на реферативные базы данных открытого доступа.
Как правило, Scopus и Web of Science являются более полными в плане заполнения полей библиометрических записей. Открытые базы данных способны охватывать больший перечень публикаций, при этом для конкретного исследования могут потребоваться не все поля библиометрических данных.
Автору не удалось найти на платформе Scilit исследований, посвященных энергетическому переходу, в которых бы использовались методы кластеризации текстов и алгоритмы обобщения. В то же время выбранные методы, как показано ниже в обзоре литературы, адекватны поставленной задаче.
Цель исследования - изучить потенциал Scilit для анализа актуальных исследовательских задач энергетического перехода с использованием методов кластеризации коротких текстов GSDMM (Gibbs sampling for Dirichlet mixture model), Lingo3G (из демоверсии Carrot2) и суммаризации текстов алгоритмом lex-rank программы sumy.
Краткий обзор литературы
В этом разделе представлен краткий обзор публикаций, доступных на платформе Scilit, которые имеют отношение к методам кластеризации и обобщения, используемым в данной работе. Обзор публикаций по теме энергетического перехода в целом приведен в первой части
исследования «Часть 1. Кластеризация ключевых слов» [1].
Запрос к Scilit - “gsdmm” выдает 29 результатов без ограничений по времени и типу публикаций. Большинство из них посвящено кластеризации текстов, что указывает на адекватность выбора автора.
Рассмотрим статьи, наиболее полно раскрывающие особенности использования данного метода при кластеризации текстов.
В работе [2] приведено сравнение применения двух алгоритмов латентного размещения Дирихле (LDA) и модели полиномиальной смеси Дирихле (GSDMM) на коротких текстах. Важность данного сравнения: 1) заголовки публикаций и
аннотации являются короткими текстами; 2) алгоритм латентного размещения Дирихле - наиболее часто применяемый метод для тематического анализа текстов. Показано, что эффективность GSDMM на коротких текстах превосходит LDA в плане согласованности и устойчивости тем, при условии, что документ принадлежит к одной теме.
Авторы работы [3] рассмотрели проблему поиска оптимальных значений гиперпараметров алгоритма GSDMM. Оценки гиперпараметров, полученные их методом, не совпадают с обычно используемыми в литературе значениями и приводят к иной кластеризации текстов. Авторы также отмечают, что оптимизированный GSDMM дает более однородный набор слов в каждой теме по сравнению с K-Means. Проблема выбора гиперпараметров является классической, но кластеризация коротких текстов зависит не только от них, но и от предобработки текстов, выбора словаря и даже от вида текстов: аннотации статей или тексты твитов (не опубликованные автором эксперименты использования GSDMM применительно к аннотациям).
В статье [4] оценивалась эффективность кластеризации веб-сервисов с использованием методов тематического моделирования и различных алгоритмов кластеризации. В качестве метода уменьшения размерности и представления признаков предлагается алгоритм выборки Гиббса для модели полиномиальной смеси Дирихле (GSDMM). Результаты показывают, что GSDMM с K-Means или агломеративной кластеризацией превосходит другие методы. Сокращение размерности достигает 90,88%, 88,84%
и 93,13% на трех наборах данных, полученных в режиме реального времени.
GSDMM не только позволяет тестировать использование различных гиперпараметров, но и формировать словарь, по которому и производится сравнение текстов, что дает большие возможности для анализа полученных результатов.
Приведенный выше очень краткий литературный обзор, наряду с собственными экспериментами по применению методов кластеризации коротких текстов, послужил обоснованием выбора GSDMM.
В данной работе детализация тем публикаций каждого кластера, полученная с помощью GSDMM, была проведена с использованием демонстрационной версии программы Carrot2 и алгоритма Lingo3G.
В системе Scilit использование демонстрационной версии программы Carrot2 и алгоритма Lingo3G представлено в препринте [5], посвященном изучению социальных аспектов в области энергетических исследований с помощью методов библиометрии. Исследование основано на данных публикаций журнала
Energy Research & Social Science, экспортированных из базы данных ScienceDirect за 2019-2023 гг.
Публикация авторов, разработчиков программы Carrot2, объясняющая работу алгоритма Lingo [6], вышла в 2004 г., но научных публикаций об его использовании немного. При этом на самом сайте программы (https://carrotsearch.com/lingo3g/) можно найти детальную информацию о применении алгоритма Lingo3G.
В работах индонезийских авторов [7, 8] для кластеризации документов использовался алгоритм Lingo программы Carrot2 Workbench, которая доступна в открытом доступе на GitHub. Эксперименты автора данной статьи показали, что субъективно алгоритм Lingo3G дает лучшую кластеризацию, чем Lingo, поэтому в исследованиях использовались демоверсия Carrot2 и алгоритм Lingo3G.
Выбор утилиты командной строки sumy для извлечения резюме из текстов обусловлен тем, что в нем реализован целый ряд алгоритмов: Luhn, Edmundson, Latent Semantic Analysis, LSA, LexRank and TextRank, SumBasic, KL-Sum, а также тем, что утилита имеет хорошую поддержку на GitHub (https://github.com/miso-belica/sumy).
Для ознакомления с использованием методов экстрактивного суммирования текста и, в частности, утилиты sumy, целесообразно обратиться к работе [9]. В ней после соответствующей предварительной обработки контент был обобщен с помощью программ на языке Python: NLTK, Spacy, Genism и sumy методом экстрактивного суммирования текста, который представляет собой компактное резюме текстовых данных, подготовленное на основе ключевых слов, уже присутствующих в документе.
Материалы и методы
В данной работе использовалась 10121 библиометрическая запись,
экспортированная из Scilit, агрегатора
контента для научных публикаций, по запросу: “energy transition” in Common Fields [Title, Abstract, Keyword]. Дополнительная фильтрация включала:
2019-2023 гг., тип публикаций - только статьи на английском языке (актуально на 24.01.2024).
Из Scilit экспортировались файлы “citations” в формате RIS, так как они содержат поле AB (“Abstracts”).
Тексты полей “Titles” («Заголовки») и “Abstracts” («Аннотации») были подвергнуты нормализации с помощью утилиты anyascii1 (подобие транслитерации).
Осуществлялась дополнительная
предобработка текста, в частности, удалялись пояснения в различных скобках, остатки тегов разметки и т. д.
Для использования SQL и других скриптов и программ файлы в формате RIS переводились в TSV.
Перед кластеризацией библио -
метрических записей проверялась заполненность полей “Abstract” и “DOI”.
Этим условиям отвечали 9743 записи.
Библиометрические записи были сгруппированы с использованием алгоритма GSDMM, разработанного Yin and Wang [10] для кластеризации коротких текстовых документов.
Для GSDMM важно, по каким терминам будут сравниваться записи и по какому словарю.
Для этого из текстов записей были удалены стоп-слова, взятые из программ GATE [11] и SpaCy2, а термины были лемматизированы с помощью утилиты sed и списка лемм для английского языка, собранного на GitHub.
После дополнительной предобработки текстов заголовков и аннотаций, составлялся список встречаемости терминов в тексте.
В этом списке были сохранены термины, встречающиеся 100 и более раз, и удалены первые 5 терминов с наибольшей частотой встречаемости. После первой итерации кластеризации записей были определены и удалены из словаря термины, часто встречающиеся во всех кластерах.
Таким образом, был составлен словарь из 2012 терминов, который использовался в алгоритме GSDMM.
Кластеризация записей производилась при следующих параметрах:
gsdmm (файл с полями Tiles Abstracts DOI).txt Dict.txt GSDMM_ -a 0.1 -b 0.1 -m 1000 -k 10
Содержание полученных 10 кластеров анализировалось с использованием демоверсии приложения Carrot2 и алгоритма кластеризации Lingo3G. Подробнее с программой и условиями ее использования можно ознакомиться на сайте: https: //search.carrotsearch.com/#/about.
1 Утилита преобразования символов Unicode в их наилучшее ASCII-представление. URL: https://github.com/anyascii/anyascii (дата обращения: 24.01.2024).
Использовались следующие параметры, отличные от параметров по умолчанию:
- “minClusterSize”: 0.1, определяет
минимально допустимый размер кластера по отношению к размеру родительского кластера;
2 Программа обработки естественного языка (NLP) на Python. URL: https://github.com/explosion/spaCy (дата обращения: 24.01.2024).
- “maxClusterSize”: 0.3, определяет
максимально допустимый размер кластера по отношению к размеру родительского кластера;
- “clusterCountBase”: 3, число
кластеров, обнаруженных за каждый проход кластеризации. Чем больше значение этого параметра, тем больше общее число
кластеров.
Полученные для каждого кластера (методом GSDMM) результаты отображались в виде графического представления
распределения записей по темам и кратких
аннотаций двух публикаций, наиболее релевантных выбранному подкластеру (см. итоги выбора под круговыми диаграммами).
Релевантные публикации выбирались с помощью утилиты sumy с алгоритмом lex-rank1.
При кратком изложении содержания публикации по возможности сокращали объем реферата в два-три раза по сравнению с аннотацией.
Использование sumy позволяло определить релевантность статьи в контексте всего списка анализируемых работ, относящихся к данному кластеру.
Краткие содержания статей
составлялись таким образом, чтобы их текст был примерно в два-три раза меньше, чем аннотация.
Результаты и обсуждения
Кластеры, полученные в результате применения алгоритма GSDMM к текстам заголовков и аннотаций 9743 библиометрических записей
В табл. 1 и 2 представлены наиболее часто встречаемые термины для каждого из 10 кластеров, полученные путем применения алгоритма GSDMM к текстам заголовков и аннотаций 9743 библиометрических записей. TF - частота встречаемости термина в кластере.
Табл. 1. Распределение 30 наиболее часто встречаемых терминов по кластерам 0-4 Table 1. Distribution of the 30 most frequently occurring terms by the Clusters 0-4
Кластер 0 Кластер 1 Кластер 2 Кластер 3 Кластер 4
Термин TF Термин TF Термин TF Термин TF Термин TF
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
policy 586 policy 593 household 164 electricity 594 climate 612
economic 519 research 515 clean 146 power 551 global 590
effect 508 social 494 fuel 128 scenario 533 policy 581
country 458 change 466 rural 121 technology 492 country 556
environmental 430 understand 423 health 102 gas 479 change 543
data 375 article 402 policy 98 sector 477 economic 470
growth 356 local 396 cooking 96 demand 475 gas 448
sustainable 353 approach 393 air 88 fuel 460 article 417
consumption 347 climate 379 effect 85 cost 458 fuel 400
change 333 framework 374 data 84 climate 452 challenge 396
global 317 community 366 china 82 production 437 fossil 375
research 317 actor 344 improve 77 policy 435 sector 373
1 Модуль автоматического резюмирования текстовых документов. URL: https://github.com/miso-belica/sumy (дата обращения: 24.01.2024).
Продолжение табл. 1 Table 1 continued
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
significant 303 political 337 income 75 global 429 world 358
economy 298 explore 336 pollution 70 generation 412 sustainable 348
green 291 challenge 326 gas 66 economic 388 economy 347
technology 288 power 319 survey 61 reduction 382 state 332
promote 285 sustainable 313 area 60 change 374 market 324
china 268 identify 308 solid 58 supply 363 green 320
factor 267 literature 303 consumption 56 fossil 359 industry 316
climate 266 address 297 significant 56 term 329 oil 308
level 266 perspective 281 biomass 55 environmental 322 power 306
provide 261 technology 270 coal 52 sustainable 321 international 303
evidence 259 support 267 traditional 52 compare 308 technology 302
panel 250 argue 266 heat 51 country 293 environmental 291
empirical 242 global 263 higher 51 resource 287 term 282
resource 241 context 261 factor 50 assessment 278 research 273
examine 237 examine 258 level 50 greenhouse 278 resource 271
relationship 237 aim 257 significantly 49 capacity 276 government 267
investigate 232 economic 257 promote 48 co2 276 production 264
clean 230 draw 256 quality 48 consumption 275 investment 262
Табл. 2. Распределение 30 наиболее часто встречаемых терминов по кластерам 5-9 Table 2. Distribution of the 30 most frequently occurring terms by the Clusters 5-9
Кластер 5 Кластер 6 Кластер 7 Кластер 8 Кластер 9
Термин TF Термин TF Термин TF Термин TF Термин TF
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
research 558 state 195 power 599 policy 311 advance 99
sustainable 502 structure 173 propose 419 survey 207 surface 99
technology 434 investigate 166 electricity 376 household 205 density 98
challenge 412 effect 159 generation 352 factor 198 environmental 98
approach 407 spectrum 141 grid 345 support 197 main 98
policy 395 density 139 cost 326 social 190 addition 96
aim 371 optical 138 demand 300 research 186 industrial 96
provide 371 method 134 storage 289 data 184 propose 96
identify 354 experimental 125 approach 280 electricity 169 operate 95
review 352 absorption 121 operation 266 change 164 significant 95
climate 350 reveal 116 method 262 level 164 demand 93
environmental 335 temperature 115 design 259 solar 163 electrochemical 91
change 323 level 114 data 249 influence 155 enable 91
support 310 obtain 114 provide 244 technology 155 highlight 90
sector 303 excitation 113 technology 242 identify 153 1.5 9
literature 300 calculation 112 challenge 238 aim 151 academic 9
framework 296 work 112 capacity 235 effect 151 action 9
Продолжение табл. 2 Table 2 continued
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
economic 291 electronic 106 compare 232 local 149 center 9
social 282 theory 104 solar 232 sustainable 144 central 9
propose 261 time 104 load 228 community 141 collection 9
design 259 electron 103 performance 226 environmental 140 company 9
solution 258 band 102 wind 223 understand 140 consequently 9
strategy 253 compare 101 time 220 provide 139 curve 9
global 252 material 101 economic 218 investigate 136 damage 9
address 251 demonstrate 100 integrate 214 country 132 decarbonisation 9
article 246 ion 100 optimization 206 cost 129 double 9
build 238 parameter 100 simulation 206 explore 129 effectiveness 9
plan 238 transfer 100 plan 205 climate 128 frame 9
understand 235 interaction 99 solution 204 economic 123 installation 9
project 234 indicate 98 scenario 202 government 123 look 9
Особенностью алгоритма GSDMM является то, что записи кластеризуются в соответствии с распределением в них терминов, а сами термины могут встречаться в записях, принадлежащих к разным кластерам.
Более подробно темы полученных кластеров анализируются в следующем разделе.
Тематика кластеров, полученная с использованием демоверсии программы Carrot2 и алгоритма Lingo3G
Ниже представлены диаграммы распределения публикаций по темам и подтемам для каждого из 10 кластеров, полученных в предыдущем разделе. Под каждым рисунком указана выбранная субтема, по которой были выявлены публикации с высоким рейтингом. Далее следуют примеры публикаций с наивысшим рангом (определены по алгоритму lex-rank утилиты sumy) и краткое описание их содержания.
Диаграмма распределения публикаций для нулевого кластера приведена на рис. 1.
Выбрана подтема “Carbon Emission” («Выбросы углерода») темы “Energy Consumption” («Потребление энергии»), 74 публикации.
Примеры статей, соответствующих тематике кластера
Публикация “Nexus between energy consumption and carbon dioxide emission: evidence from 10 highest fossil fuel and 10 highest renewable energy-using economies” [12] («Взаимосвязь между потреблением энергии и выбросами углекислого газа: данные по 10 странам с наибольшим потреблением ископаемого топлива и 10 странам с наибольшим потреблением возобновляемых источников энергии» -перевод автора).
Краткое содержание. В исследовании рассматривается взаимосвязь между экономическим ростом, открытостью торговли, потреблением энергии, валовым накоплением капитала, ростом населения и продолжительностью жизни в 10 ведущих странах, использующих возобновляемые источники энергии (TRU) и ископаемое топливо (TFU), в период с 1991 по 2020 гг.
Рис. 1. Распределение публикации по темам и подтемам для кластера 0 Fig. 1. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 0
Результаты показывают, что экономический рост, потребление ископаемого топлива, открытость торговли и валовое накопление капитала увеличивают уровень выбросов углекислого газа (CO2) в краткосрочном периоде для стран TRU и TFU, за исключением валового накопления капитала для стран TFU. Однако экономический рост увеличивает выбросы CO2 только для стран TRU, в то время как потребление ископаемого топлива увеличивает выбросы CO2 для обеих групп экономик в долгосрочной перспективе. Напротив, возобновляемые источники энергии снижают выбросы CO2 в краткосрочной и долгосрочной перспективе, а человеческий капитал -только в краткосрочной.
Публикация “Can clean energy adoption and international trade contribute to the achievement of India’s 2070 carbon neutrality agenda? Evidence using quantile ARDL
measures” [13] («Могут ли внедрение чистых источников энергии и международная торговля способствовать реализации программы углеродной нейтральности Индии на 2070 год? Доказательства с использованием квантильных показателей ARDL» - перевод автора).
Краткое содержание. Индия - одна из крупнейших развивающихся экономик мира, которая в основном характеризуется высокой энергоемкостью и зависимостью от ископаемого топлива. В данном исследовании используются как
традиционные модели авторегрессии с распределенным лагом (ARDL), так и недавно разработанные квантильные модели ARDL (QARDL). Результаты ARDL показывают, что увеличение потребления возобновляемой энергии на 1% способствует сокращению выбросов CO2 на 0,8%, в то время как экономический рост увеличивает выбросы CO2 в долгосрочной перспективе.
Результаты QARDL показывают, что экономический рост положительно, а потребление возобновляемой энергии отрицательно влияют на выбросы CO2
во всех квантилях выбросов CO2.
На рис. 2 приведена диаграмма распределения публикаций для первого кластера.
Рис. 2. Распределение публикации по темам и подтемам для кластера 1 Fig. 2. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 1
Выбрана подтема “Sustainable Energy” («Устойчивая энергетика») темы “Energy System” («Энергетическая система»), 83 публикации.
Примеры статей, соответствующих тематике кластера
Публикация “Social innovation supports inclusive and accelerated energy transitions with appropriate governance” [14] («Социальные инновации способствуют инклюзивному и ускоренному энергетическому переходу при надлежащем управлении» - перевод автора).
Краткое содержание. В данном исследовании изучается роль социальных инноваций в ускорении перехода к устойчивой и справедливой энергетике на основе использования смешанных методов
анализа данных, полученных в результате экспертных интервью, изучения документов, экспериментов, репрезентативных опросов и опросов экспертов. Исследование позволило сделать четыре ключевых вывода: (1) понимание социальных инноваций в энергетике требует признания основных социальных практик и изменений
в социальных отношениях; (2) управление,
политические структуры и национальный
контекст в значительной степени определяют динамику социальных инноваций;
(3) на процессы социальных инноваций влияют различные политические факторы;
(4) социальные инновации в энергетическом секторе, как правило, имеют сильное общественное признание среди граждан и местных сообществ.
Публикация “Toward a comprehensive framework of social innovation for climate neutrality: A systematic literature review
from business/production, public policy, environmental sciences, energy, sustainability and related fields” [15] («В поисках
всеобъемлющей системы социальных инноваций для обеспечения климатической нейтральности: Систематический обзор
деловой литературы, ...» - перевод автора).
Краткое содержание. Социальные инновации рассматриваются как ключевой фактор, способствующий реализации мер по борьбе с изменением климата и декарбонизации. Помимо технологических инноваций, новые социальные практики
могут привести к трансформации социотехнических систем в сторону более демократичного энергетического перехода и широкого участия граждан в действиях по защите климата. В ходе анализа существующей литературы были определены следующие ключевые аспекты социальных инноваций: контекст, исходные условия,
деятельность в области социальных инноваций и ее результаты.
Диаграмма распределения публикаций для второго кластера представлена на рис. 3.
Выбрана подтема “Clean Fuel” («Чистое топливо») темы “Household Energy Transition” («Энергетический переход домохозяйств»), 19 публикаций.
Рис. 3. Распределение публикации по темам и подтемам для кластера 2 Fig. 3. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 2
Примеры статей, соответствующих тематике кластера
Публикация “Cooking fuel choices and subjective well-being in rural China: Implications for a complete
energy transition” [ 16] («Выбор
топлива для приготовления пищи и субъективное благополучие в сельских районах Китая: Перспективы полного
энергетического перехода» - перевод автора).
Краткое содержание. В данной работе рассматривается влияние выбора топлива для приготовления пищи на субъективное благополучие людей, измеряемое категориями счастья и удовлетворенности жизнью, с использованием данных открытого доступа из исследования динамики трудовых ресурсов Китая за 2016 год. Эмпирические результаты показывают, что полный переход на энергоснабжение значительно повышает уровень счастья и удовлетворенности жизнью. Полный энергетический переход повышает субъективное благополучие людей в восточной и центральной частях Китая, но не оказывает никакого влияния на людей в западной части страны. Переход на экологически чистое топливо также значительно улучшает субъективное самочувствие людей.
Публикация “A systematic review of household energy transition in low and
middle income countries” [17] («Систематический обзор энергетического перехода домашних хозяйств в странах с низким и средним уровнем дохода» -перевод автора).
Краткое содержание. Авторы данного исследования провели систематический обзор, в котором рассмотрели процесс принятия решений в домохозяйствах и факторы, влияющие на использование твердого топлива или отказ от него, а также переход на более чистые виды топлива и усовершенствованные плиты с использованием биомассы. На основе результатов обзора построена концептуальная схема принятия решений о потреблении энергии в быту и факторов, влияющих на них.
На рис. 4 приведена диаграмма распределения публикаций для третьего кластера.
Рис. 4. Распределение публикации по темам и подтемам для кластера 3 Fig. 4. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 3
Выбрана подтема “Energy System” («Энергетическая система») темы “Fossil Fuel” («Ископаемое топливо»), 93
публикации.
Примеры статей, соответствующих тематике кластера
Публикация “Sustainable energy transition for renewable and low carbon grid electricity generation and supply” [18] («Переход к устойчивой энергетике для производства и поставки электроэнергии из возобновляемых источников и
низкоуглеродных сетей» - перевод автора).
Краткое содержание. В 2020 г. на ископаемое топливо приходилось 61,3% мирового производства электроэнергии.
Переход к устойчивой энергетической системе требует политических инициатив, направленных на повышение эффективности использования невозобновляемых
источников. Устойчивость энергетики лучше всего анализировать с помощью пятимерного подхода, включающего экологическую,
экономическую, социальную, техническую и институциональную/политическую устойчивость. Для создания устойчивой
электроэнергетической системы необходимы технологии, политика, стратегии, инфраструктура, такая как интеллектуальные сети, и модели с сочетанием возобновляемых и низкоуглеродных источников энергии.
Публикация “Pathway towards achieving 100% renewable electricity by 2050 for South Africa” [19] («Путь к достижению 100-процентной доли возобновляемой электроэнергии к 2050 г. для Южной Африки» - перевод автора).
Краткое содержание. Южная Африка переходит на экономически эффективную, не содержащую ископаемых углеродов энергетическую систему, стремясь смягчить
воздействие на климат, связанное с взаимосвязью водных и энергетических ресурсов. Ключевым вариантом для страны является отказ от энергосистем, зависящих от угля. Моделирование пяти сценариев показывает, что солнечная фотоэлектрическая и ветровая энергии могут преодолеть угольную зависимость в энергетическом секторе. Выровненная стоимость электроэнергии незначительно увеличивается с 49,2 евро/МВт-ч в 2015 г. до 50,8 евро/МВт-ч в сценарии наилучшей политики и значительно - до 104,9 евро/МВт-ч в сценарии текущей политики к 2050 г. Стоимость электроэнергии без учета затрат на выбросы парниковых газов также несколько возрастает: с 44,1 евро/МВт-ч в 2015 г. до 47,1 евро/МВт-ч в сценарии наилучшей политики и до 62,8 евро/МВт-ч в сценарии текущей политики. В сценарии наилучшей политики без учета затрат на выбросы парниковых газов 96% приходится на возобновляемые источники энергии, а оставшиеся 4% - на уголь и газовые турбины.
Диаграмма распределения публикаций для четвертого кластера представлена на рис. 5.
Выбрана подтема “Oil Gas” («Нефть Газ») темы “Fossil Fuel” («Ископаемое топливо»), 71 публикация.
Примеры статей,
соответствующих тематике
кластера
Публикация “The clean energy claims of BP, Chevron, ExxonMobil and Shell: A
mismatch between discourse, actions and investments” [20] («Заявления BP, Chevron, ExxonMobil и Shell о чистой энергии: Несоответствие между дискурсом, действиями и инвестициями» - перевод автора).
Рис. 5. Распределение публикаций по темам и подтемам для кластера 4 Fig. 5. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 4
Краткое содержание. Глобальная экономика должна быть декарбонизирована к середине столетия, чтобы избежать изменения климата, а это требует значительной трансформации бизнесмоделей, основанных на использовании ископаемого топлива. Крупнейшие компании обсуждают вопросы чистой энергетики и изменения климата, заявляют о стратегиях декарбонизации и инвестируют в альтернативные источники энергии. Данные за период 2009-2020 гг. свидетельствуют о растущей тенденции к декарбонизации и стратегиям использования чистой энергии. Однако финансовый анализ показывает сохраняющуюся зависимость от ископаемого топлива и незначительные расходы на чистую энергию. Перехода к бизнес-моделям на основе чистой энергии не происходит, поскольку масштабы инвестиций и действий не соответствуют рассуждениям.
Публикация “The Russian coal industry in an uncertain world: Finally pivoting to Asia?” [21] («Российская угольная промышленность в нестабильном мире: наконец-то поворот в Азию» - перевод автора).
Краткое содержание. В статье рассматривается российская угольная промышленность, крупнейший в мире экспортер ископаемого топлива и третий по величине экспортер угля, с использованием концепции тройной встроенности (Triple Embeddedness Framework - TEF). Оценивается способность отрасли адаптироваться к меняющимся социальнополитическим и технико-экономическим условиям. Анализ показывает, что российская угольная промышленность не готовится к долгосрочным изменениям на международных рынках угля, что создает риски для местных сообществ, региональной экономики и глобальной декарбонизации.
Российские экспортеры угля пытаются ускорить свою переориентацию на Восток после введения Европейским союзом санкций в связи с СВО на Украине, а российская угольная инфраструктура
расширяется для обслуживания рынка Азиатско-Тихоокеанского региона.
На рис. 6 приведена диаграмма распределения публикаций для пятого кластера
Рис. 6. Распределение публикаций по темам и подтемам для кластера 5 Fig. 6. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 5
Выбрана подтема “Development Energy” («Энергетика развития») темы “Energy System” («Энергетическая система»), 76 публикаций.
Примеры статей, соответствующих тематике кластера
Публикация “The future of the Polish energy mix in the context of social expectations” [22] («Будущее энергетического баланса Польши в контексте социальных ожиданий»
- перевод автора).
Краткое содержание. Авторы провели исследование, чтобы определить, готовы ли местные власти к формированию содержательной энергетической политики
в соответствии с польской энергетической политикой и региональными условиями, учитывая мнение жителей региона. Авторы обнаружили, что не существует комплексных исследований мнений представителей местных органов власти об энергетической политике. Исследование показало, что хотя большинству респондентов известны предположения о польской энергетической политике до 2030 года, почти четверть не осознает, что политика изменится в ближайшем будущем. Большинство респондентов считают, что польское правительство должно подготовить соответствующую информационную кампанию, связанную с энергетической политикой.
Авторы предлагают повысить осведомленность населения, чтобы сформировать энергетическую экономику регионов. Исследование также выявило предпочтения представителей местных органов власти относительно оптимального энергетического баланса в Польше и их субъективную оценку общественного мнения относительно ожидаемой направленности энергетической политики.
Публикация “Open data and energy analytics - An analysis of essential information for energy system planning, design and operation” [23] («Открытые данные и энергетическая аналитика - анализ необходимой информации для планирования, проектирования и эксплуатации энергосистем» - перевод автора).
Краткое содержание. Энергетический переход трансформирует глобальные и национальные энергетические системы, требуя эффективных стратегий принятия решений. В данной статье анализируются
открытые энергетические модели и данные, выделяется важная информация для междисциплинарных исследований. В ней освещаются ключевые концепции и перспективы моделирования, которые влияют на планирование, проектирование и эксплуатацию энергетических систем. Экосистемы взаимодействующих открытых данных и моделей имеют решающее значение для разработки энергетических услуг и технологий следующего поколения. Инновационные бизнес-модели требуют прозрачного мониторинга, проверки и отслеживания эффективности на разных уровнях.
Диаграммы распределения публикаций для шестого и седьмого кластеров представлены на рис. 7 и 8. Публикации кластера 6 не имеют прямого отношения к процессу энергетического перехода. Они касаются вопросов физических низкоэнергетических переходов и в данной статье не анализируются.
Рис. 7. Распределение публикаций по темам и подтемам для кластера 6
Fig. 7. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 6
Рис. 8. Распределение публикаций по темам и подтемам для кластера 7
Fig. 8. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 7
Выбрана подтема “Energy Storage System” («Система накопления энергии») темы “Energy System” («Энергетическая система»), 99 публикаций.
Примеры статей, соответствующих тематике кластера
Публикация. “Battery storage configuration of AC/DC hybrid distribution networks” [24] («Конфигурация аккумуляторных батарей в гибридных распределительных сетях переменного/постоянного тока» - перевод автора).
Краткое содержание. Нестабильность возобновляемых источников энергии создает проблемы для устойчивого функционирования энергосистемы. Аккумуляторные системы хранения энергии (BESS) в распределительных сетях переменного/постоянного тока могут эффективно решить эти проблемы.
В данной работе предлагается двухуровневая оптимизационная модель распределения энергии BESS для гибридных сетей AC/DC с целью решения задач технико-экономической оптимизации. Результаты моделирования показывают, что согласованная работа BESS и гибридных сетей AC/DC может эффективно подавить колебания напряжения и улучшить показатель эффективности BESS на протяжении всего жизненного цикла.
Публикация “Hybrid energy storage design and dispatch strategy evaluation with sensitivity analysis: Techno-economic-environmental assessment” [25] («Разработка гибридных накопителей энергии и оценка стратегии диспетчеризации с помощью анализа чувствительности: технико-
экономическая и экологическая оценка» -перевод автора).
Краткое содержание. Целью данного исследования являлась разработка оптимизированной гибридной системы накопления энергии с использованием аккумуляторов и суперконденсаторов для объединения с крупномасштабной солнечной фотоэлектрической системой. В исследовании оцениваются две стратегии диспетчеризации - следование нагрузке и циклическая зарядка - для трех различных конфигураций энергосистемы. В исследо-
вании используются локализованные данные о потреблении энергии в условиях Малайзии. Предложенная система показывает 30-процентное улучшение годовой пропускной способности при диспетчеризации с учетом нагрузки и позволяет увеличить долю возобновляемых источников энергии на 5%.
На рис. 9 приведена диаграмма распределения публикаций для восьмого кластера
^tainable £)
^еЪУ(17) Fossil Fuel
sstr
Transition Renewable Energy (20)
future fnerc
Рис. 9. Распределение публикации по темам и подтемам для кластера 8 Fig. 9. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 8
Выбрана подтема “Renewable Energy” («Возобновляемая энергия») темы “Sustainable Energy” («Устойчивая энергетика»), 35 публикаций.
Примеры статей, соответствующих тематике кластера
Публикация “Sustainable energy transition and circular economy: The
heterogeneity of potential investors in rural
community renewable energy projects” [26] («Устойчивый энергетический переход и экономика замкнутого цикла: неоднородность потенциальных инвесторов в проекты по возобновляемой энергетике в сельских общинах» - перевод автора).
Краткое содержание. В данной статье анализируется готовность инвестирования в возобновляемые источники энергии в небольшой галисийской деревне.
Исследование сосредоточено на различных финансовых, социально-демографических и социально-психологических особенностях населения. Результаты показывают неоднородность индивидуальных установок и опасений, которые влияют на готовность инвестирования в проекты
по возобновляемым источникам энергии в сельской местности. Исследование
показывает, что организаторы проектов и политики должны учитывать эти факторы при разработке стимулов и стратегий, направленных на развитие возобновляемой энергетики в сельской местности.
Публикация “On the future(s) of energy communities in the German energy transition: A derivation of transformation pathways” [27] («О будущем энергетических сообществ в условиях энергетического перехода
в Германии: определение путей
трансформации» - перевод автора).
Краткое содержание. Европейский
Союз стремится к активному участию
граждан в устойчивом энергетическом переходе, особенно в энергетических сообществах, для успешного преобразования энергетической системы. В настоящее время энергетические сообщества в Европе невелики. В данной работе была представлена модель для изучения участия граждан в энергетическом переходе в Германии. Данные для модели были получены на основе тематических исследований, интервью и опросов. Теку-щие тенденции свидетельствуют о том, что переход на основе энергетических сообществ, основанный на участии граждан, может оказаться неуспешным. В статье делается вывод, что для активного участия различных социальных групп в производстве энергии необходимо изменить ряд условий, таких как отмена мешающих нормативных актов и расширение схем финансовой поддержки для низших социальноэкономических групп.
Диаграмма распределения публикаций для девятого кластера представлена на рис. 10.
Рис. 10. Распределение публикаций по темам и подтемам для кластера 9
Fig. 10. Distribution of publications by topics and subtopics for the Cluster 9
Выбрана подтема “Energy System” («Энергетическая система?») темы “Renewable Energy” («Возобновляемая энергия»), 35 публикаций.
Примеры статей,
соответствующих тематике кластера
Публикация “Study on performance of a green hydrogen production system integrated with the thermally activated cooling” [28] («Исследование эффективности системы производства «зеленого водорода», интегрированной с термически контролируемым охлаждением» - перевод автора).
Краткое содержание. Возобновляемые источники энергии играют все более важную роль в мировом электроснабжении, однако для крупномасштабного производства требуются экологически безопасные системы хранения энергии. «Зеленый водород» является перспективным вариантом благодаря высокой плотности энергии, незначительной массе, распространенности в окружающей среде и отсутствию парниковых газов. В данной статье представлена численная модель системы производства «зеленого водорода» с использованием теплового накопителя, рекуперирующего тепло, генерируемое всей системой.
Публикация “Taxonomy of the fuels in a whole-energy system” [29] («Таксономия видов топлива в комплексной энергетической системе» - перевод автора).
Краткое содержание. В статье приводится обзор научной литературы, терминологии стандарта ISO и предлагаются новые определения синтетического топлива, электротоплива и альтернативных видов топлива. Синтетическое топливо - это жидкое топливо, получаемое путем
газификации угля, природного газа или биомассы. Электротопливо аккумулирует электроэнергию в химических соединениях, а альтернативное топливо используется в качестве заменителя ископаемых источников нефти при производстве энергии.
Примечание: данная статья,
опубликованная в журнале Frontiers in Energy Research, представляет собой всеобъемлющий обзор темы, указанной в ее названии, изложенной в терминах, характерных для статей в подкластере “Renewable Energy” AND “Energy System”, которые алгоритм sumy классифицировал как «термины, отражающие тему подкластера».
Аналогичным образом подходящие тема и подтема могут быть выбраны в соответствии с интересами конкретного эксперта в данной области.
Выводы
Актуальные темы публикаций связаны с системными проблемами энергетических комплексов, включая интеграцию различных видов источников энергии, систем хранения энергии, таких как «зеленый водород» и «аккумуляторы», и оптимизацию их работы. Это согласуется с трактовкой энергетического перехода, который определяется как переход от ископаемых источников энергии к возобновляемым.
В публикациях на рассматриваемую тему большое внимание уделяется социальным аспектам энергетического перехода, что особенно актуально для сельских районов и регионов с низким уровнем экономического развития. Без финансирования и создания инфраструктуры, необходимой для местных энергетических сообществ, они могут отвергнуть энергетический переход.
Переход на более чистые и безопасные для здоровья источники энергии для
отопления и приготовления пищи - одна из главных задач, стоящих перед
домохозяйствами. Вопрос в том, как и за счет каких ресурсов эти благие намерения будут реализованы.
Актуальную тему будущего исследования можно сформулировать следующим образом: создание
и финансирование разномасштабных
энергетических систем, учитывающих
социальные и экономические возможности местных сообществ.
Перспектива исследования:
- проанализировать возможность
использования других методов
построения словаря для алгоритма GSDMM и предварительной обработки текста;
- проанализировать вопрос системной интеграции в исследованиях в сфере энергетики, возникающий в период энергетического перехода.
Конфликт интересов
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Список источников
1. Чигарев Б.Н. Выявление актуальных задач энергетического перехода
в публикациях агрегатора контента научных публикаций Scilit. Часть 1. Кластеризация ключевых слов // Актуальные проблемы нефти и газа. 2024. Т. 15, № 1. С. 72-94. https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2024-15-1.art6
2. Mazarura J., de Waal A. A comparison of the performance of latent Dirichlet allocation and the Dirichlet multinomial mixture model on short text // 2016 Pattern Recognition Association of South Africa and Robotics and Mechatronics International Conference (PRASA-RobMech), Stellenbosch, South Africa, 30 November - 2 December 2016. https://doi.org/10.1109/RoboMech.2016.7813155
3. Abdelmotaleb H., Wojtys M., McNeile C. A comparison of a novel optimized GSDMM Model with K-means clustering for topic modelling of free text // Journal of Machine Intelligence and Data Science. 2023. Vol. 4. P. 52-62. https://doi.org/10.11159/jmids.2023.07
4. Agarwal N., Sikka G., Awasthi L.K. Evaluation of web service clustering using Dirichlet
Multinomial Mixture model based approach for Dimensionality Reduction in service representation // Information Processing & Management. 2020. Vol. 57, No. 4. P. 102238.
https://doi.org/10.1016/jipm.2020.102238
5. Chigarev B. Social aspects in Energy Research & Social Science journal publications for 2019-2023. Bibliometric analysis // Preprints. 2023. https://doi.org/10.20944/preprints202309.0744.v1
6. Osinski S., Stefanowski J., Weiss D. Lingo: Search results clustering algorithm based on singular value decomposition // Advances in Soft Computing. 2004. Vol. 25. P. 359-368. https://doi.org/10.1007/978-3-540-39985-8_37
7. Mustikasari D. Analisis tema skripsi mahasiswa menggunakan document clustering dengan algoritma Lingo [Analysis of student thesis themes using document clustering with Lingo algorithm] // KINETIK. 2017. Vol. 2, No. 2. P. 131-140. https://doi.org/10.22219/kinetik.v2i2.180
8. Mustika D., Adji T.B., Kadir A. Analisis potensi daerah melalui metode document clustering Laporan pelaksanaan kegiatan Kuliah kerja nyata-pembelajaran pemberdayaan masyarakat [Analyzing regional potential through document clustering method: Report on the implementation of learning
activities. Lecture on the real work - community empowerment] // Jumal Edukasi dan Penelitian Informatika. 2015. Vol. 1, No. 1. https://doi.org/10.26418/jp.v1i1.9978
9. Rama Rao G., Avaniketh, Prudvini Ch. et al. News text summarization based on multi-feature and fuzzy logic // International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology. 2020. Vol. 3, No. 1. P. 47-51. https://doi.org/10.48175/IJARSCT-6213
10. Yin J., Wang J. A Dirichlet multinomial mixture model-based approach for short text clustering // Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York: Association for Computer Machinery, 2014. P. 233-242. https://doi.org/10.1145/2623330.2623715
11. Cunningham H., Tablan V., Roberts A., Bontcheva K. Getting more out of biomedical documents with GATE’s full lifecycle open source text analytics // PLoS Computational Biology. 2013. Vol. 9, No. 2. P. e1002854. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002854
12. Ali M., Seraj M. Nexus between energy consumption and carbon dioxide emission: evidence from 10 highest fossil fuel and 10 highest renewable energy-using economies // Environmental Science and Pollution Research. 2022. Vol. 29, No. 58. P. 87901-87922. https://doi.org/10.1007/s11356-022-21900-9
13. Das N., MurshedM., Rej S. et al. Can clean energy adoption and international trade contribute to the achievement of India’s 2070 carbon neutrality agenda? Evidence using quantile ARDL measures // International Journal of Sustainable Development & World Ecology. 2023. Vol. 30, No. 3. P. 262-277. https://doi.org/10.1080/13504509.2022.2139780
14. Sovacool B.K., Brugger H., Brunzema I. et al. Social innovation supports inclusive and accelerated energy transitions with appropriate governance // Communications Earth & Environment. 2023. Vol. 4, No. 1. P. 289. https://doi.org/10.1038/s43247-023-00952-w
15. Bresciani S., Rizzo F., Deserti A. Toward a comprehensive framework of social innovation for climate neutrality: A systematic literature review from business/production, public policy, environmental sciences, energy, sustainability and related fields // Sustainability. 2022. Vol. 14, No. 21. P. 13793. https://doi.org/ 10.3390/su142113793
16. Ma W., Vatsa P., Zheng H. Cooking fuel choices and subjective well-being in rural China: Implications for a complete energy transition // Energy Policy. 2022. Vol. 165. P. 112992. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2022.112992
17. Guta D., Baumgartner J., Jack D. et al. A systematic review of household energy transition in low and middle income countries // Energy Research & Social Science. 2022. Vol. 86. P. 102463. https://doi.org/10.1016/j.erss.2021.102463
18. Kabeyi M.J.B., Olanrewaju O.A. Sustainable energy transition for renewable and low carbon grid electricity generation and supply // Frontiers in Energy Research. 2022. Vol. 9. P. 743114. https://doi.org/ 10.3389/fenrg.2021.743114
19. Oyewo A.S., Aghahosseini A., Ram M. et al. Pathway towards achieving 100% renewable electricity by 2050 for South Africa // Solar Energy. 2019. Vol. 191. P. 549-565. https://doi.org/10.1016/j.solener.2019.09.039
20. Li M., Trencher G., Asuka J. The clean energy claims of BP, Chevron, ExxonMobil and Shell: A mismatch between discourse, actions and investments // PLoS ONE. 2022. Vol. 17, No. 2.
P. e0263596. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263596
21. Overland I., Loginova J. The Russian coal industry in an uncertain world: Finally pivoting to Asia? // Energy Research & Social Science. 2023. Vol. 102. P. 103150. https://doi.org/10.1016/j.erss.2023.103150
22. Drozdz W., Mroz-Malik O., Kopiczko M. The future of the Polish energy mix in the context of social expectations // Energies. 2021. Vol. 14, No. 17. P. 5341. https://doi.org/10.3390/en14175341
23. Manfren M., Nastasi B., Groppi D., Astiaso Garcia D. Open data and energy analytics - An analysis of essential information for energy system planning, design and operation // Energy. 2020. Vol. 213. P. 118803. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118803
24. Meng H., Jia H., Xu T. et al. Battery storage configuration of AC/DC hybrid distribution networks // CSEE Journal of Power and Energy Systems. 2023. Vol. 9, No. 3. P. 859-872. https://doi.org/10.17775/CSEEJPES.2021.07630
25. Citalingam K., Go Y.I. Hybrid energy storage design and dispatch strategy evaluation with sensitivity analysis: Techno-economic-environmental assessment // Energy Storage. 2022. Vol. 4, No. 5. P. e353. https://doi.org/10.1002/est2.353
26. Romero-Castro N., Angeles Lopez-Cabarcos M., Miramontes-Vina V., Ribeiro-Soriano D. Sustainable energy transition and circular economy: The heterogeneity of potential investors in rural community renewable energy projects // Environment, Development and Sustainability. 2023. https://doi.org/10.1007/s10668-022-02898-z
27. Broska L.H., Vogele S., Shamon H., Wittenberg I. On the future(s) of energy communities in the German energy transition: A derivation of transformation pathways // Sustainability. 2022. Vol. 14, No. 6. P. 3169. https://doi.org/10.3390/su14063169
28. Moulebe L.P., Touati A., Akpoviroro E.O., Rabbah N. Study on performance of a green hydrogen production system integrated with the thermally activated cooling // Acta Innovations. 2022. No. 47. P. 5-19. https://doi.org/10.32933/ActaInnovations.47.1
29. Rixhon X., Limpens G., Jeanmart H., Contino F. Taxonomy of the fuels in a whole-energy system // Frontiers in Energy Research. 2021. Vol. 9. P. 660073. https://doi.org/ 10.3389/fenrg.2021.660073
Информация об авторе
Борис Николаевич Чигарев - к.ф.-м.н., ведущий инженер по научно-технической информации, Институт проблем нефти и газа РАН, Москва, Россия; SPIN-код: 7610-8398, https://orcid.org/0000-0001-9903-2800; e-mail: [email protected]
Поступила в редакцию 26.02.2024
ENERGY RESOURCES OF THE EARTH'S CRUST: CHALLENGES OF THE MODERN ECONOMY
Original article
https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2024-15-2.art5
Identification of topical issues of the energy transition in publications of the scientific content aggregator Scilit. Part 2. Clustering of publications
B.N. Chigarev H
Oil and Gas Research Institute, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
Abstract. Background. The access of Russian researchers to Scopus and Web of Science has become restricted, so the use of open reference databases becomes relevant. Objective. Identification of topical problems of energy transition in publications presented in Scilit, a content aggregator for scientific publications with free access. Materials and methods. The study utilized 10,121 bibliometric records of articles from 2019-2023. Publications were systematized using Gibbs sampling algorithm for Dirichlet mixture model. The topics of publications within the obtained clusters were analyzed using the demo version of the Carrot2 program. Publications were ranked using the sumy utility with the lex-rank algorithm. Results. The identified topical topics are devoted to systemic problems of energy complexes, including integration of different sources of energy generation, energy storage in "accumulators" or "green hydrogen" and optimization of their operation. Much attention is paid to the social aspects of the energy transition, especially relevant for rural areas and regions with a low level of economic development. Conclusions. Without financial support and appropriate infrastructure for local energy communities, the energy transition may be rejected by them. Households should be encouraged to use cleaner energy sources that are less harmful to health and the environment.
Keywords: energy transition, relevant research topics, Scilit content aggregator, bibliometric analysis
Funding: the work was funded by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (State Assignment No. 122022800270-0).
For citation: Chigarev B.N. Identification of topical issues of the energy transition in publications of the scientific content aggregator Scilit. Part 2. Clustering of publications. Actual Problems of Oil and Gas. 2024. Vol. 15, No. 2. P. 174-199. (In Russ.). https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2024-15-2.art5
El Boris N. Chigarev, e-mail: [email protected] © Chigarev B.N., 2024
The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
Conflict of interests
The author declares no conflict of interests.
References
1. Chigarev B.N. Identification of topical issues of the energy transition in publications of the scientific content aggregator Scilit. Part 1. Keyword clustering. Actual Problems of Oil and Gas. 2024. Vol. 15, No. 1. P. 72-94. (In Russ.). https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2024-15-1.art6
2. Mazarura J., de Waal A. A comparison of the performance of latent Dirichlet allocation and the Dirichlet multinomial mixture model on short text. In: 2016 Pattern Recognition Association of South Africa and Robotics andMechatronics International Conference (PRASA-RobMech), Stellenbosch, South Africa, 30 November - 2 December 2016. https://doi.org/10.1109/RoboMech.2016.7813155
3. Abdelmotaleb H., Wojtys M., McNeile C. A comparison of a novel optimized GSDMM Model with K-means clustering for topic modelling of free text. Journal of Machine Intelligence and Data Science. 2023. Vol. 4. P. 52-62. https://doi.org/10.11159/jmids.2023.07
4. Agarwal N., Sikka G., Awasthi L.K. Evaluation of web service clustering using Dirichlet Multinomial Mixture model based approach for Dimensionality Reduction in service representation. Information Processing & Management. 2020. Vol. 57, No. 4. P. 102238.
https://doi.org/10.1016/jipm.2020.102238
5. Chigarev B. Social aspects in Energy Research & Social Science journal publications for 2019-2023. Bibliometric analysis. Preprints. 2023. https://doi.org/10.20944/preprints202309.0744.v1
6. Osinski S., Stefanowski J., Weiss D. Lingo: Search results clustering algorithm based on
singular value decomposition. Advances in Soft Computing. 2004. Vol. 25. P. 359-368.
https://doi.org/10.1007/978-3-540-39985-8_37
7. Mustikasari D. Analisis tema skripsi mahasiswa menggunakan document clustering dengan algoritma Lingo [Analysis of student thesis themes using document clustering with Lingo algorithm] // KINETIK. 2017. Vol. 2, No. 2. P. 131-140. https://doi.org/10.22219/kinetik.v2i2.180
8. Mustika D., Adji T.B., Kadir A. Analisis potensi daerah melalui metode document clustering Laporan pelaksanaan kegiatan Kuliah kerja nyata-pembelajaran pemberdayaan masyarakat [Analyzing regional potential through document clustering method: Report on the implementation of learning activities. Lecture on the real work - community empowerment]. Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika. 2015. Vol. 1, No. 1. https://doi.org/10.26418/jp.v1i1.9978
9. Rama Rao G., Avaniketh, Prudvini Ch. et al. News text summarization based on multi-feature and fuzzy logic. International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology. 2020. Vol. 3, No. 1. P. 47-51. https://doi.org/10.48175/IJARSCT-6213
10. Yin J., Wang J. A Dirichlet multinomial mixture model-based approach for short text clustering. In: Proceedings of the 20th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York: Association for Computer Machinery, 2014. P. 233-242. https://doi.org/10.1145/2623330.2623715
11. Cunningham H., Tablan V., Roberts A., Bontcheva K. Getting more out of biomedical documents with GATE’s full lifecycle open source text analytics. PLoS Computational Biology. 2013. Vol. 9, No. 2. P. e1002854. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002854
12. Ali M., Seraj M. Nexus between energy consumption and carbon dioxide emission: evidence from 10 highest fossil fuel and 10 highest renewable energy-using economies. Environmental Science and Pollution Research. 2022. Vol. 29, No. 58. P. 87901-87922. https://doi.org/10.1007/s11356-022-21900-9
13. Das N., Murshed M., Rej S. et al. Can clean energy adoption and international trade contribute to the achievement of India’s 2070 carbon neutrality agenda? Evidence using quantile ARDL measures. International Journal of Sustainable Development & World Ecology. 2023. Vol. 30, No. 3. P. 262-277. https://doi.org/10.1080/13504509.2022.2139780
14. Sovacool B.K., Brugger H., Brunzema I. et al. Social innovation supports inclusive and accelerated energy transitions with appropriate governance. Communications Earth & Environment. 2023. Vol. 4, No. 1. P. 289. https://doi.org/10.1038/s43247-023-00952-w
15. Bresciani S., Rizzo F., Deserti A. Toward a comprehensive framework of social innovation for climate neutrality: A systematic literature review from business/production, public policy, environmental sciences, energy, sustainability and related fields. Sustainability. 2022. Vol. 14, No. 21. P. 13793. https://doi.org/ 10.3390/su142113793
16. Ma W., Vatsa P., Zheng H. Cooking fuel choices and subjective well-being in rural China: Implications for a complete energy transition. Energy Policy. 2022. Vol. 165. P. 112992. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2022.112992
17. Guta D., Baumgartner J., Jack D. et al. A systematic review of household energy transition in low and middle income countries. Energy Research & Social Science. 2022. Vol. 86. P. 102463. https://doi.org/10.1016/j.erss.2021.102463
18. Kabeyi M.J.B., Olanrewaju O.A. Sustainable energy transition for renewable and low carbon grid electricity generation and supply. Frontiers in Energy Research. 2022. Vol. 9. P. 743114. https://doi.org/ 10.3389/fenrg.2021.743114
19. Oyewo A.S., Aghahosseini A., Ram M. et al. Pathway towards achieving 100% renewable
electricity by 2050 for South Africa. Solar Energy. 2019. Vol. 191. P. 549-565.
https://doi.org/10.1016/j.solener.2019.09.039
20. Li M., Trencher G., Asuka J. The clean energy claims of BP, Chevron, ExxonMobil and Shell: A mismatch between discourse, actions and investments. PLoS ONE. 2022. Vol. 17, No. 2. P. e0263596. https://doi.org/ 10.1371/j ournal .pone.0263596
21. Overland I., Loginova J. The Russian coal industry in an uncertain world: Finally pivoting
to Asia? Energy Research & Social Science. 2023. Vol. 102. P. 103150.
https://doi.org/10.1016/j.erss.2023.103150
22. Drozdz W., Mroz-Malik O., Kopiczko M. The future of the Polish energy mix in the context of social expectations. Energies. 2021. Vol. 14, No. 17. P. 5341. https://doi.org/10.3390/en14175341
23. Manfren M., Nastasi B., Groppi D., Astiaso Garcia D. Open data and energy analytics - An analysis of essential information for energy system planning, design and operation. Energy. 2020. Vol. 213. P. 118803. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.118803
24. Meng H., Jia H., Xu T. et al Battery storage configuration of AC/DC hybrid distribution networks. CSEE Journal of Power and Energy Systems. 2023. Vol. 9, No. 3. P. 859-872. https://doi.org/10.17775/CSEEJPES.2021.07630
25. Citalingam K., Go Y.I. Hybrid energy storage design and dispatch strategy evaluation with sensitivity analysis: Techno-economic-environmental assessment. Energy Storage. 2022. Vol. 4, No. 5. P. e353. https://doi.org/10.1002/est2.353
26. Romero-Castro N., Angeles Lopez-Cabarcos M., Miramontes-Vina V., Ribeiro-Soriano D. Sustainable energy transition and circular economy: The heterogeneity of potential investors in rural community renewable energy projects. Environment, Development and Sustainability. 2023. https://doi.org/10.1007/s10668-022-02898-z
27. Broska L.H., Vogele S., Shamon H., Wittenberg I. On the future(s) of energy communities in the German energy transition: A derivation of transformation pathways. Sustainability. 2022. Vol. 14, No 6. P. 3169. https://doi.org/10.3390/su14063169
28. Moulebe L.P., Touati A., Akpoviroro E.O., Rabbah N. Study on performance of a green hydrogen production system integrated with the thermally activated cooling. Acta Innovations. 2022. No. 47. P. 5-19. https://doi.org/10.32933/ActaInnovations.47.!
29. Rixhon X., Limpens G., Jeanmart H., Contino F. Taxonomy of the fuels in
a whole-energy system. Frontiers in Energy Research. 2021. Vol. 9. P. 660073.
https://doi.org/ 10.3389/fenrg.2021.660073
Information about the author
Boris N. Chigarev - Cand. Sci. (Phys.-Math.), Leading Engineer on Scientific and Technical Information, Oil and Gas Research Institute, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; https://orcid.org/0000-0001-9903-2800; e-mail: [email protected]
Received 26.02.2024
