Comparative Ecological Based Life Cycle Assessment of Multi- Crystalline PV Technology and Coal Electric Power
Notice bibliographique
Résumé
Multicrystalline (multi-Si) photovoltaic (PV) technology is increasingly common throughout Australia and the developed world, as renewable energy technologies become viable electrical generation alternatives to coal and nuclear power. We have examined the cradle-to-grave life cycle of a 3kWp multi-Si PV system within Australia. The highest contribution of environmental impacts results from the usage of fossil fuel energy resources and their emissions at the pre-production and manufacturing stages. We analyze the impacts of multi-Si technology on ecosystem goods and services (EGS) and compared it with impacts resulting from coal power electricity. For 3kWp multi-Si system, coal, crude oil and iron ore were the critical resources consumed from the lithosphere while the public supply of water was consumed from the hydrosphere. For coal power electricity, coal and water were the resources most consumed from both the lithosphere and hydrosphere. However the resource consumption from coal power electricity is significantly larger than that of multi-Si PV. Coal power electricity is also responsible for much greater energy and exergy consumption compared to multi-Si PV. The main ecosystem disturbances resulting from the lifecycle of a 3kWp multi-Si unit affect supporting and regulating services though these disturbances are considerably lower than the services impacted from coal power electricity. The study concludes that similar analysis performed on another PV technology would provide a greater understanding to the Eco-LCA results for multi-Si PV technology, particularly with relation to exergy analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».