Environmental Impact Assessment and Optimization of Urban Energy Systems
Notice bibliographique
Résumé
Over the last century, the world has witnessed rapidly increasing urbanization trends. Consequently, the urban governments of this époque require the measure and monitoring of their cities’ expansion, as well as the impacts that this development has on the environment, the economy and the society. The energy sector in particular, plays a determining role in maintaining acceptable conditions in all these domains. The concept of sustainable development appears to combine a number of disciplines, which assess it in different manners. This research attempts to show how a combination of methods can provide further insight to a city’s energy system. More specifically, the concepts of life cycle assessment and mixed-integer optimization are brought together and applied to a hypothetical urban energy systems case study looking at three different environmental impacts: global warming potential, resource depletion and air quality. The model chooses the types of energy technologies that are most suitable when aiming to minimize each environmental impact, showing that a carefully selected energy systems design can perhaps achieve lower overall environmental impact within an urban area. Life cycle assessment, material flow analysis and ecological footprint methodologies are further performed on two case studies: a UK eco-town and the city of Toronto. Five energy technology scenarios are compared based on these environmental impact assessment methodologies and conclusions drawn as to which scenario achieves the lowest values. Attention is drawn to stakeholder involvement and how interpretation of environmental impact is “vulnerable” depending to which priorities are set.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».