Assessing the future potential of waste flows – case study scrap tires
Notice bibliographique
Résumé
Our planet has limited resources, and due to our increasing demands on a variety of products, we rely on the availability of primary and secondary resources.This paper will give an overview on the required information received from processing secondary resources.It is possible to assess the quality of the generated material fl ows with this information.By describing the material characteristics and the material fl ow uncertainties, a forecast of the material's future potential to replace primary resources may be possible.Future prospects of the quality of secondary resources, including their input and output properties may be helpful to assess their potential to substitute primary resource for example.It is the contribution of the paper to point out the necessity of knowing the whole life cycle of a product to gain the best available end-of-life option.The case study of scrap tire recycling gives an example of assessing the material's properties.Modeling recycling processes offers the potential of identifying the processing steps with regard to the main material fl ows and emissions to reduce the environmental impact and improve the economics.Material fl ow analysis and life cycle assessment can support the determination of the future potential of waste streams entering the recycling process.Some material fl ows are appropriate to replace primary resources without loss of quality.But other materials are only useful for products with minor quality.Some materials are made to never separate by itself, and therefore pure material fl ows are impossible to achieve.A model that considers different material properties of material fl ows helps to evaluate the global recycling potential.Therefore, material qualities have to be defi ned to make an assessment of sustainable management of secondary resources possible.A concept of developing a model that addresses this issue is presented in this paper.The aim of the model is to predict secondary material fl ows that are of equal quality of primary material fl ows.These material fl ows are then suitable to substitute primary resources which results in global savings in resources, both material and energy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».