Precio de Ravencoin (RVN)

Bitpanda Asset Management GmbH, Bitpanda GmbH

9845005X9B7N610K0093, 5493007WZ7IFULIL8G21

Ravencoin

Ravencoin utiliza un mecanismo de consenso de Prueba de Trabajo (Proof of Work, PoW) con un algoritmo resistente a ASIC para fomentar la descentralización y permitir una minería eficiente. Componentes Clave: Prueba de Trabajo (Proof of Work, PoW): Garantiza la seguridad de la red y la validación de transacciones al requerir que los mineros realicen trabajo computacional. Algoritmo KawPow: Emplea un algoritmo resistente a ASIC diseñado para permitir la minería con GPU, fomentando una participación más amplia y manteniendo la descentralización.

Ravencoin incentiva la seguridad de la red y el procesamiento de transacciones a través de recompensas por bloque y comisiones de usuario. Mecanismos de Incentivo: Recompensas por Bloque: Los mineros son recompensados con nuevos tokens RVN acuñados por minar bloques con éxito y asegurar la blockchain. Comisiones por Transacción: Los usuarios pagan comisiones mínimas en RVN por transferir activos o ejecutar operaciones, proporcionando a los mineros una compensación adicional. Comisiones Aplicables: Comisiones por Transacción: Se aplican comisiones bajas en RVN a todas las transacciones, garantizando operaciones en la blockchain eficientes y rentables.

2024-09-13

2025-09-13

193473510.36554 (kWh/a)

Para el cálculo del consumo energético se utiliza el enfoque denominado „top-down”, en el que se parte de un cálculo económico de los mineros. Los mineros son personas o dispositivos que participan activamente en el mecanismo de consenso de prueba de trabajo. Se considera que los mineros son el factor central del consumo energético de la red. El hardware se preselecciona en función del algoritmo hash del mecanismo de consenso: KawPow. Se determina un umbral de rentabilidad actual sobre la base de la estructura de ingresos y costes de las operaciones mineras. Solo se tiene en cuenta para la red el hardware que supera el umbral de rentabilidad. El consumo energético de la red puede determinarse teniendo en cuenta la distribución del hardware, los niveles de eficiencia para el funcionamiento del hardware y la información en cadena relativa a las oportunidades de ingresos de los mineros. Si se conoce un uso significativo de la minería combinada, se tiene en cuenta. Al calcular el consumo energético, utilizamos, si está disponible, el Identificador de Tokens Digitales de Grupo Funcionalmente Fungible (FFG DTI) para determinar todas las implementaciones del activo en cuestión dentro del ámbito de aplicación y actualizamos los mapeos periódicamente, basándonos en los datos de la Fundación Identificador de Tokens Digitales. La información relativa al hardware utilizado y al número de participantes en la red se basa en hipótesis que se verifican con el mayor esfuerzo posible utilizando datos empíricos. En general, se supone que los participantes son en gran medida racionales desde el punto de vista económico. Como principio de precaución, en caso de duda, hacemos hipótesis conservadoras, es decir, estimamos al alza los impactos adversos.

29.306425042 (%)

6.31781 (kWh)

0.00000 (tCO2e/a)

79710.32424 (tCO2e/a)

2.60291 (kgCO2e)

Para determinar la proporción de uso de energías renovables, se determinarán las ubicaciones de los nodos utilizando sitios de información pública, rastreadores de código abierto y rastreadores desarrollados internamente. Si no se dispone de información sobre la distribución geográfica de los nodos, se utilizarán redes de referencia comparables en términos de estructura de incentivos y mecanismo de consenso. Esta información geográfica se fusiona con la información pública de Our World in Data, véase la cita. La intensidad se calcula como el coste energético marginal con respecto a una transacción más. Ember (2025); Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2024) – con un procesamiento importante por parte de Our World in Data. «Porcentaje de electricidad generada por energías renovables - Ember y Energy Institute» [conjunto de datos]. Ember, «Yearly Electricity Data Europe»; Ember, «Yearly Electricity Data»; Energy Institute, «Statistical Review of World Energy» [datos originales]. Obtenido de https://ourworldindata.org/grapher/share-electricity-renewables.

Para determinar las emisiones de GEI, se determinarán las ubicaciones de los nodos utilizando sitios de información pública, rastreadores de código abierto y rastreadores desarrollados internamente. Si no se dispone de información sobre la distribución geográfica de los nodos, se utilizarán redes de referencia comparables en términos de estructura de incentivos y mecanismo de consenso. Esta información geográfica se fusiona con la información pública de Our World in Data, véase la cita. La intensidad se calcula como la emisión marginal con respecto a una transacción más. Ember (2025); Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2024) - con un procesamiento importante por parte de Our World in Data. «Carbon intensity of electricity generation - Ember and Energy Institute» [conjunto de datos]. Ember, «Yearly Electricity Data Europe»; Ember, «Yearly Electricity Data»; Energy Institute, «Statistical Review of World Energy» [datos originales]. Obtenido de https://ourworldindata.org/grapher/carbon-intensity-electricity. Licenciado bajo CC BY 4.0.