Taux de retour énergétique : les commentaires du professeur Charles Hall

Par Gail Tverberg
12 avril 2018

Dans mon dernier billet intitulé Pourquoi le modèle habituellement utilisé pour décrire l’approvisionnement énergétique futur ne fonctionne pas, j’ai fait quelques commentaires sur le calcul du taux de retour énergétique. Le professeur Charles Hall m’a envoyé la réponse ci-dessous, qu’il a voulu que je publie. J’aurai à mon tour quelques commentaires à faire, que je réserve pour la section Commentaires de ce billet.

Extrait de Pourquoi le modèle habituellement utilisé pour décrire l’approvisionnement énergétique futur ne fonctionne pas, sur lequel portent les commentaires

Le modèle de l’EROEI (Énergie Récupérée sur Énergie Investie) du professeur Charles Hall reposait sur la pensée du jour : ce qui importe, c’est la consommation d’énergie facile à compter. D’une certaine manière, si l’on pouvait trouver quels sont les produits énergétiques qui comptent la plus petite quantité de produits énergétiques faciles à compter parmi leurs intrants, cela fournirait une estimation de l’efficacité d’un type d’énergie donné. Peut-être une transition vers des types d’énergie plus efficaces était-elle possible, afin d’économiser les combustibles fossiles qui semblaient être disponibles en quantité insuffisante.

L’ennui, c’est que ce qui compte, c’est la consommation totale d’énergie, pas la consommation d’énergie facile à compter. Dans une économie en réseau, la quantité d’énergie consommée qu’il n’est pas facile de compter est énorme : il y a celle qui est nécessaire pour construire et faire fonctionner des écoles, des routes, des systèmes de santé et des gouvernements ; celle requise pour maintenir un système où la dette est remboursée avec intérêts ; celle qui permet aux gouvernements de percevoir beaucoup d’impôts sur le pétrole et les autres biens exportés. La méthode standard de l’EROEI suppose que le coût énergétique de chacun de ces éléments est nul. En général, le salaire des travailleurs n’est pas non plus pris en compte.

La manière de compter les différents types d’intrants et de production d’énergie pose également problème. Notre système économique affecte des valeurs monétaires différentes à chacune des différentes qualités d’énergie ; fondamentalement, la méthode de l’EROEI leur assigne soit un, soit zéro. Dans la méthode de l’EROEI, certaines catégories difficiles à compter sont même complètement ignorées. Celles qui peuvent être comptées le sont et sont supposées égales les unes aux autres, indépendamment de leur qualité réelle. Par exemple, l’électricité intermittente est considérée comme identique à de l’électricité pilotable de haute qualité.

Au moment où il a été créé, le modèle de l’EROEI semblait pouvoir être utile. Manifestement, si un puits de pétrole consomme beaucoup plus d’intrants énergétiques qu’un puits de pétrole voisin, alors c’est certainement un puits plus coûteux. Ce modèle semblait donc permettre de distinguer les types d’énergie plus coûteux des autres du fait de leur consommation de ressources, en particulier dans le cas de types d’énergie qui sont très semblables.

Un autre avantage de la méthode de l’EROEI était que si le problème était celui de l’épuisement de combustibles fossiles, le modèle permettait au système d’optimiser sa consommation des combustibles fossiles limités qui semblaient être disponibles, en fonction des types d’énergie dont les EROEI sont les plus élevés. Il semblait permettre de faire le meilleur usage de l’approvisionnement en combustibles fossiles disponibles.

Voici la réponse du Professeur Charles Hall :

J’ai toujours été, je reste et je continuerai probablement à être un grand fan de Gail Tverberg, de ses analyses et de ses blogs. Je m’engage aussi à faire en sorte que la science, telle que je la comprends, reste attachée autant que possible à la vérité, ce qui implique notamment de représenter fidèlement le travail scientifique des autres. Dans cet esprit, je souhaite corriger un court billet (cf. extrait plus haut) qui cherche à décrire mon propre travail sur le taux de retour énergétique (EROI ou EROEI, en abrégé), mais qui le fait d’une manière qui n’est pas totalement cohérente avec les travaux que moi-même ou mes collègues avons publiés.

Je définis l’EROI comme un simple ratio, et non comme un modèle, mais l’utilisation par Gail du mot modèle ne m’inquiète pas particulièrement, mis à part le fait que cela puisse signifier quelque chose de plus compliqué que ce que ce n’est en réalité. L’EROI est un outil d’observation destiné à l’analyse, et non un modèle avec un objectif en tête. Mon livre de 2017, Retour énergétique sur investissement : un principe fédérateur pour la biologie, l’économie et la durabilité (Energy Return on Investment: A unifying principle for Biology, Economics, and Sustainability) résume mon point de vue, même si j’ai conservé une approche cohérente sur l’ensemble des travaux que j’ai publiés, de petits ajouts apparaissant progressivement à mesure que progressait notre compréhension des choses, qu’apparaissaient des changements dans les données disponibles ou que se posaient de nouvelles questions. Par exemple, les méthodes que j’ai proposées dans des articles aussi anciens que Cleveland et al. 1984 ou Hall, Cleveland et Kaufmann (1986) sont à la disposition de tout un chacun, et pour ainsi dire identiques à celles de Murphy et al. 2011 ou Hall 2017. Aujourd’hui, ce domaine de recherche est riche et très actif, avec une session complète de quatre jours, richement financée et largement suivie, dédiée à l’EROI à l’École de physique des Houches l’année dernière, une session de deux jours sur le pétrole (avec de nombreux articles sur l’EROI) à l’American Chemical Society à La Nouvelle-Orléans il y a un mois, et la publication de nombreux articles très intéressants de, par exemple, Carey King, Marco Raugui, Adam Brandt, Mohammed Masnadi, Victor Court et Florian Fizaine, parmi tant d’autres.

À mesure que le nombre de personnes utilisant l’EROI augmentait, des approches de plus en plus diverses ont été utilisées. Afin de produire une nomenclature cohérente et permettre des comparaisons fiables (EROIstandard) tout en laissant libre cours à la créativité et la flexibilité, nous avons publié un protocole définissant comment effectuer une analyse par EROI (Murphy et al. 2011 ; Carey King a également parlé de rendre la nomenclature et les méthodes plus explicites). Parfois, les études d’EROI ne sont pas facilement comparables entre elles du fait de limitations concernant les données ou l’esprit de l’étude (voir mon point 3 ci-dessous). Cette difficulté n’échappe pas aux chercheurs utilisant l’EROI, et la littérature scientifique en débat largement. Ici et là, nous avons étudié les raisons expliquant les différences entre EROI dans la littérature scientifique (par exemple, Hall, Dale et Pimentel). Un autre problème vient du fait que couramment, lorsqu’ils lisent les conclusions des publications scientifiques sur l’EROI, blogueurs et journalistes vont plus loin que ce que les auteurs de ces articles cherchaient à évaluer, et ce genre de conclusions fausses peuvent se diffuser très rapidement sur Internet.

J’en viens maintenant à quelques-uns des arguments de Gail Tverberg (présentés ici en gras) :

1) « L’ennui, c’est que ce qui compte, c’est la consommation totale d’énergie, pas la consommation d’énergie facile à compter. » Pour comprendre cela, il faut commencer par revenir à la définition de l’EROI, que donne par exemple la page 66 du livre mentionné ci-dessus :

EROI = Énergie obtenue par une activité de collecte d’énergie Énergie nécessaire pour obtenir cette énergie

Dans chacune de nos définitions répétées de l’EROI, nous avons utilisé les énergies directes (par exemple le gaz naturel pour augmenter la pression d’un champ de pétrole) et indirectes (c’est-à-dire l’énergie pour fabriquer les biens d’équipement : voir la légende de la figure 6 dans Cleveland et al.) que l’on utilise pour exploiter les combustibles provenant de la Nature. Nous avons toujours défini l’EROI pour désigner l’énergie en tête de puits, en sortie de mine, en sortie de centrale ou de parc, sauf indication contraire explicite. Nous appelons « efficacité du système d’utilisation » l’énergie utilisée en aval pour fournir ou utiliser cette énergie (comme dans le cas de l’efficacité de la chaîne alimentaire). Ces données ne sont pas faciles à obtenir ; elles exigent de nombreux mois de recherche dans de nombreuses bibliothèques et archives publiques (voir l’annexe 1 de Guilford et al.), et cette difficulté s’accroît à mesure que notre collecte de données nationales s’amoindrit. En général, les auteurs eux-mêmes mentionnent ces difficultés et leurs conséquences dans les articles scientifiques sur l’EROI qu’ils soumettent à relecture par les pairs.

2) « La méthode standard de l’EROEI suppose que le coût énergétique de chacun de ces éléments est nul. » Rien n’est plus faux que cette phrase. À chaque fois que cela était approprié (et nous avons peu à peu progressé dans nos capacités d’analyse), nous avons inclus les coûts énergétiques des taxes (par ex. Prieto et Hall), des routes (Hall, Balogh et Murphy ; Prieto et Hall), du travail humain (Hall et al. 1986 ; Prieto et Hall), etc. Nous avons eu tendance à éviter la question controversée de savoir s’il fallait ou non considérer le travail humain comme un « intrant » ou comme une « consommation », mais nous l’avons parfois incluse sous la forme d’une analyse de sensibilité.

Gail a raison quand elle écrit qu’il existe de nombreux autres coûts associés à l’énergie, et que ces autres coûts sont extrêmement lourds pour la société. Mais habituellement, nous considérons que ces coûts sont associés à l’usage de l’énergie, et non à son extraction de la Nature qui est au cœur de l’analyse par EROI et la définit. Dans le passé, nous avons inclus ces coûts dans l’EROIpdu, c’est-à-dire au point d’utilisation. Et plus récemment (et mieux maintenant, à mon avis), nous les avons inclus dans l’EROI (en sortie de mine) requis pour soutenir différents niveaux de bien-être sociétal (par exemple les soins de santé, les arts, etc. ; Lambert et al.). En poussant la logique à l’extrême, on pourrait vouloir y inclure toutes les activités d’une civilisation en tant que soutien du processus d’extraction d’énergie, de sorte que l’EROI soit (par définition) égal à 1:1, mais cela ne me semble pas utile. Ce dont on a besoin, c’est de savoir combien d’énergie il faut pour obtenir chacune des ressources énergétiques réelles ou potentielles. Par exemple, avec un EROI proche de 1:1, l’éthanol à base de maïs n’est pas une source d’énergie nette pour une société complexe moderne. Le moindre EROI des énergies renouvelables une fois l’intermittence prise en compte (voir ci-dessous) rendra très difficile la transition vers les énergies renouvelables, si tant est qu’elle soit possible.

3) « Celles qui peuvent être comptées le sont et sont supposées égales les unes aux autres, indépendamment de leur qualité réelle. » Ce n’est absolument pas vrai. Nous avons considéré la qualité de manière exhaustive, et nous avons même présenté les résultats de nos premières publications avec et sans correction de qualité (Cleveland et al. ; Hall et al.) tout au long de nos publications les plus récentes (Hall 2017, p.133 etc.). Murphy et al. comprend une procédure sophistiquée appelée indice Divisia pour corriger les qualités d’énergie entrante et sortante que nous utilisons parfois dans nos résultats. La question de l’intermittence de l’éolien et du photovoltaïque est une question difficile qui a été étudiée de manière répétée dans l’analyse par EROI, même si elle n’est pas entièrement résolue par la communauté scientifique au sens large, et même si les publications récentes de Palmer (et Tverberg) l’ont éclaircie pour certains systèmes. En fonction du niveau de pénétration des énergies renouvelables, inclure l’intermittence dans l’analyse réduit considérablement l’EROI de ces technologies. La meilleure manière de prendre en compte la qualité de la production d’énergie de ces sources est de faire des analyses de sensibilité.

L’EROI n’est pas un discutable outil du passé, c’est un outil cohérent bien qu’en constante évolution et amélioration, dont l’importance croît chaque jour à mesure que l’épuisement de nos combustibles primaires se poursuit et que grandit l’intérêt pour les énergies renouvelables comme source énergétique de substitution. Même si l’analyse par EROI est loin d’être une science de précision, pour l’essentiel du fait des limites sur les données, j’ai néanmoins été impressionné par la cohérence générale de nos anciens résultats (corrigés par exemple de l’épuisement à travers le temps) publiés à partir de 1979 et surtout de 1984 jusqu’à aujourd’hui, lorsque je les ai relus pour réparer cette réponse. Un problème majeur qui se pose est celui de l’érosion du soutien fédéral aux États-Unis, et de ce fait, celui de la qualité des données, par exemple du bureau américain du recensement, ainsi que l’utilisation croissante de l’EROI (et plus généralement de l’analyse scientifique) pour des plaidoyers plutôt que pour une analyse objective et des vérifications d’hypothèses. À peu près toutes les analyses crédibles montrent un EROI en déclin pour nos principaux combustibles et un EROI beaucoup plus faible pour les combustibles avec lesquels nous risquons de devoir les remplacer. Les conséquences économiques sont susceptibles d’être gigantesques. Je continue d’être surpris du fait qu’il n’y ait, pour l’essentiel, aucun soutien financier à une analyse sérieuse et objective de l’EROI et de ses conséquences. L’EROI est non seulement aussi important que lorsqu’il a été créé, mais il est aussi un outil crucial à présent que nous choisissons, ou plus probablement que nous y serons contraints, de réaliser une transition énergétique. Si nous avions un soutien adapté, nous disposerions des outils conceptuels et opérationnels pour conduire les analyses requises qui peuvent être de outils importants pour comprendre et, si cela est possible (et combinés à d’autres outils), guider notre transition vers les ressources énergétiques renouvelables.

Cela étant dit, je voudrais souligner un point sur lequel Gail a tout à fait raison. La quantité d’énergie nécessaire pour maintenir l’infrastructure ont dépendent nos industries d’extraction d’énergie pour fonctionner (par exemple, les routes, les écoles, le système de santé, voire peut-être notre civilisation elle-même) est énorme et, dans mes travaux d’étude, n’est pas comptée dans les investissements nécessaires pour obtenir l’énergie. D’accord, je le concède. Comment la prendre en compte, c’est-à-dire comment répartir proportionnellement ce pourcentage sur, par exemple, tous les investissements dans les soins de santé pour l’ensemble de la population ? On pourrait cumuler l’ensemble du travail humain effectué dans les industries énergétiques considérées, le rapporter à la population totale et multiplier le ratio par la quantité totale d’énergie utilisée dans les soins de santé. On pourrait aussi supposer que toute l’énergie requise pour soutenir le travail humain, y compris l’énergie associée à la dépréciation du travailleur (c’est-à-dire l’énergie utilisée pour subvenir aux besoins de sa famille) correspond assez bien au salaire de ce travailleur. Donc, si un travailleur gagne 70 000 dollars par an, on pourrait multiplier ce chiffre par l’intensité énergétique moyenne de l’économie américaine (environ 6 mégajoules par dollar) pour obtenir la quantité d’énergie utilisée pour soutenir le travail humain pour une année entière (420 gigajoules, soit environ 70 barils de pétrole). Une fois encore, faire un tel calcul pour tous les travailleurs du secteur de l’énergie conduirait à une énorme valeur. Lorsque, dans le cadre de l’analyse de sensibilité, nous avons ajouté une estimation de la quantité d’énergie nécessaire pour soutenir les salaires des travailleurs qui construisaient les installations solaires en Espagne, cela a multiplié par deux le coût énergétique de la construction et de l’entretien des installations photovoltaïques, et cela a divisé par deux son EROI. Le cœur de l’argumentation de Gail est, à mon avis, que dans la mesure où nos combustibles fossiles de haute qualité ont été épuisés et où nous envisageons de passer à des énergies renouvelables, nous disposerons d’une énergie nette sans cesse plus réduite pour alimenter la part non énergétique de la société, et cela aura de conséquences très lourdes et étendues. Je suis entièrement d’accord avec cela.

Références (dans l’ordre chronologique – on pourrait en ajouter beaucoup d’autres)

Hall, C.A.S., M. Lavine and J. Sloane. 1979. Efficiency of energy delivery systems: Part I. An economic and energy analysis. Environ. Mgment. 3 (6): 493–504.

Hall, C.A.S., C. Cleveland and M. Berger. 1981. Energy return on investment for United States Petroleum, Coal and Uranium, p. 715–724. in W. Mitsch (ed.), Energy and Ecological Modeling. Symp. Proc., Elsevier Publishing Co.

Cleveland, C.J., R. Costanza, C.A.S. Hall and R. Kaufmann. 1984. Energy and the United States economy: a biophysical perspective. Science 225: 890–897.

Murphy, David J., Hall, Charles A. S. 2010. Year in review—EROI or energy return on (energy) invested. Annals of the New York Academy of Sciences. Special Issue Ecological Economics Reviews: 1185, 102–118.

Murphy, D.J, Hall, C.A.S. 2011. Energy return on investment, peak oil, and the end of economic growth. Annals of the New York Academy of Sciences. Special Issue on Ecological economics. 1219: 52–72.

Hall, C.A.S., and Hanson, D. (Eds.) 2011. Sustainability: Special Issue on EROI

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Guilford, M., C.A.S., Hall, P. O’Conner, and C.J., Cleveland. 2011. A new long term assessment of EROI for U.S. oil and gas: Sustainability: Special Issue on EROI. Pages 1866–1887.

Hall, C. A. S., Dale, B. and D. Pimentel. 2011. Seeking to understand the reasons for the different l’EROIs of biofuels. Sustainability 2011: 2433–2442.

Prieto, P., C.A.S. Hall. 2012 Spain’s Photovoltaic Revolution: The energy return on investment. Springer, N.Y.

Hall, Charles A.S., Jessica G. Lambert, Stephen B. Balogh. 2014. EROI of different fuels and the implications for society Energy Policy Energy Policy. 64: 141–152.

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Palmer, G. 2017, A Framework for Incorporating l’EROI into Electrical Storage, BioPhysical Economics and Resource Quality, vol. 2, no. 2