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Enregistrement W2052671177 · doi:10.1002/ep.10465

Green‐MAC‐LCCP©: Life‐cycle climate performance metric for mobile air conditioning technology choice

2010· article· en· W2052671177 sur OpenAlexaboutno aff
Stella Papasavva, Stephen O. Andersen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Progress & Sustainable Energy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Energy
Mots-clésRefrigerantGlobal-warming potentialAir conditioningGreenhouse gasChlorofluorocarbonEnvironmental scienceTonneMontreal ProtocolOzone layerGlobal warmingOzone depletionEvaporatorEnvironmental engineeringRefrigerationWaste managementClimate changeOzoneMeteorologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most refrigerants used today are potent chlorofluorocarbon (CFC), hydrochlorofluorocarbon (HCFC), and hydrofluorocarbon (HFC), greenhouse gases (GHG) that can contribute significantly to anthropogenic climate change and stratospheric ozone depletion. In a business‐as‐usual scenario, HFC emissions in 2050 have been predicted to be equivalent to 9–19% (CO2‐eq. basis) of projected global CO2 emissions. This percentage increases to 28–45% if projected CO2 emissions result in a 450‐ppm CO2 stabilization scenario. Half of current direct HFC emissions are from mobile air conditioning (MAC) and alternative refrigerants with lower global warming potential (GWP) should have higher energy efficiency. The European f‐Gas Directive phases out the use of refrigerants with GWP > 150, including HFC‐134a (GWP = 1430) from MACs by 2017. Life‐Cycle Climate Performance (LCCP) identifies environmentally superior technology to minimize GHG emissions from refrigeration and air conditioning applications. The comprehensive LCCP model, GREEN‐MAC‐LCCP© focuses on the current choice among alternative refrigerants that meet the f‐Gas requirement starting in 2011. Using GREEN‐MAC‐LCCP© we estimate that the current MAC technology based on HFC‐134a refrigerant demands additional fuel during vehicle A/C operation in the: USA by 7%, in the EU by 7%, in Japan by 9%, in India by 15–20%, and in China by 7–10% depending on the humidity. We compare these data with the projected LCCP CO2‐eq. savings by the year 2017 when HFC‐134a will be replaced by a low GWP alternative (GWP < 150) according to the f‐Gas rule. We find that refrigerant HFO‐1234yf has the potential to reduce global LCCP CO2‐eq. greenhouse gas emissions by about 7% in 2017, whereas greenhouse gas emissions from air conditioning systems using R‐744 (carbon dioxide) refrigerants are estimated to be about 2% greater, compared to the current HFC‐134a MAC baseline systems. © 2010 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 2011

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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