Optimizing decarbonization pathways for Italy's hard-to-abate industries: a high-detail spatial-temporal and technological modeling approach

This thesis develops a high-resolution techno-economic model to identify cost-effective decarbonization pathways for Italy’s hard-to-abate industrial sectors, specifically cement, steel, glass, and aluminum. These sectors are responsible for a significant share of national industrial greenhouse gas emissions due to their energy-intensive processes and inherent process emissions. Existing literature often lacks integrated modeling frameworks that simultaneously capture detailed technological, spatial, and temporal characteristics of the industrial system as a whole. To address this gap, the model constructed in this work adopts a bottom-up, site-level approach and leverages the open-source Oemof-Solph platform to simulate the optimal deployment of low-carbon technologies over a 30-year horizon. It embeds annual resolution, high spatial granularity, and cost-minimization algorithms to evaluate decarbonization scenarios under policy constraints, such as emissions caps and carbon pricing. The analysis demonstrates that spatial heterogeneity, sector-specific technological readiness, and infrastructure constraints significantly affect decarbonization costs and timelines. Moreover, the results highlight that the developed modeling tool could serve as a valuable support for policymakers, as it enables the identification of geographically differentiated and sector-specific industrial transition strategies. By accounting for spatial heterogeneity, technological maturity, and infrastructure constraints, the tool helps align national decarbonization efforts with European climate targets in a cost-effective and context-aware manner. This research thus contributes a versatile modeling tool to inform long-term industrial planning and climate policy at the national level.

Questa tesi sviluppa un modello tecnico-economico ad alta risoluzione con l’obiettivo di individuare percorsi di decarbonizzazione efficienti dal punto di vista dei costi per i settori industriali hard-to-abate in Italia, in particolare cemento, acciaio, vetro e alluminio. Questi comparti sono responsabili di una quota rilevante delle emissioni industriali nazionali di gas a effetto serra, a causa dei loro processi fortemente energivori e delle emissioni di processo intrinseche. La letteratura esistente mostra una carenza di strumenti di simulazione integrati in grado di rappresentare congiuntamente le caratteristiche tecnologiche, spaziali e temporali del sistema industriale nel suo complesso. Per colmare questa lacuna, il modello sviluppato in questo lavoro adotta un approccio bottom-up su scala di singolo sito produttivo, e si basa sulla piattaforma open-source Oemof-Solph per simulare, su un orizzonte temporale di trent’anni, l’adozione ottimale di tecnologie a basse emissioni. Il modello impiega una risoluzione annuale, un’elevata disaggregazione territoriale e un algoritmo di minimizzazione dei costi per valutare scenari di decarbonizzazione vincolati da politiche ambientali, come tetti emissivi o meccanismi di tassazione del carbonio. L’analisi mostra come l’eterogeneità territoriale, il grado di maturità tecnologica dei singoli settori e i vincoli infrastrutturali influenzino in modo significativo i costi e i tempi della transizione. Inoltre, i risultati evidenziano come lo strumento sviluppato possa costituire un valido supporto per i decisori pubblici, in quanto consente di definire strategie di transizione industriale differenziate per area geografica e specifiche per settore. Tenendo conto delle peculiarità locali e dei vincoli tecnologici e infrastrutturali, il modello contribuisce ad allineare le politiche nazionali di decarbonizzazione agli obiettivi climatici europei in modo efficiente e contestualizzato. In conclusione, questa ricerca fornisce uno strumento di simulazione flessibile a supporto della pianificazione industriale di lungo periodo e della definizione di politiche climatiche su scala nazionale.