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Enregistrement W2091672456 · doi:10.1115/icef2002-505

Influence of Duty Cycles and Fleet Profile on Emissions From Locomotives in Canada

2002· article· en· W2091672456 sur OpenAlexaboutno aff
P. P. Eggleton, Robert O. Dunn

Notice bibliographique

RevueDesign, Application, Performance and Emissions of Modern Internal Combustion Engine Systems and Components · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineeringNitrogen oxidesFuel efficiencyAeronauticsTransport engineeringDiesel fuelEnvironmental scienceAutomotive engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyses were carried out of the exhaust emissions from locomotives in Canadian railway operations based on data as of the end of 2001. The authors found that locomotive technology used in the fleet significantly influenced the emission factor while duty cycles had a lesser influence. This is because despite using less fuel for the horse-power produced, the newer diesel engines produce more emissions per unit of fuel consumed. Since 1997, there has been a significant change in the locomotive fleet profile as the Canadian Class I railways replace their 1970s’ era 3,000HP SD-40 type locomotives with modern fuel-efficient 4,300 to 6,000HP locomotives. The new locomotives being introduced, or when re-manufactured, after January 1st 2000 meet the Tier 0 emission standards of the U.S. Environmental Protection Agency. Unlike the U.S.A. where the emissions limits are the subject of legislated standards, the current Canadian situation is a voluntary one aiming to keep, country-wide, locomotive emissions of oxides of nitrogen (NOx) below a cap of 115,000 tonnes per year. The authors’ analyses provide a database upon which trends and scenarios can be examined vis-a-vis the voluntary cap set by the Railway Association of Canada for the period 1995 to 2005 in its Memorandum of Understanding with Environment Canada regarding railway locomotive emissions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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