Improving Construction Environmental Metrics through Integration of Discrete Event Simulation and Life Cycle Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Improving Construction Environmental Metrics through Integration of Discrete Event Simulation and Life Cycle Analysis H. Golzarpoor, V. González, M. Poshdar Pages 130-139 (2013 Proceedings of the 30th ISARC, Montréal, Canada, ISBN 978-1-62993-294-1, ISSN 2413-5844) Abstract: Life Cycle Analysis (LCA) is a methodology for evaluating the environmental impacts associated with a product during its life cycle. LCA is identified as the most reliable method for verifying environmental impacts; however, current LCA-based approaches have certain limitations for environmental analysis of construction products. Integration of the LCA methodology with Discrete Event Simulation (DES) provides a sound framework for modeling and analysing the environmental impacts of construction products. LCA and DES is one possible combination for analysing the cause and effect of various scenarios where time, resources, and randomness of input variables affect the outcome and, therefore, has the potential to address the shortcomings of LCA in construction. Recent studies in disciplines other than construction such as manufacturing systems have revealed positive effects on evaluation of environmental metrics while integrating LCA with DES; however, this integration has not yet been applied for environmental analysis of construction products. By implementing LCA data in a DES model, this research proposes an environmental model of earthmoving operations in a case study. Environmental variables are simultaneously assessed with production variables in the same simulation model and the integration of DES and LCA is discussed. Keywords: Discrete Event Simulation, Life Cycle Analysis, Environmental Analysis, Construction Management DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2013/0014 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».