Fuel Consumption Track Tests for Tractor-Trailer Fuel Saving Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the project was to conduct controlled test-track studies of solutions for achieving higher fuel efficiency and lower greenhouse gas emissions in the trucking industry. Using vehicles from five Canadian fleets, technologies from 12 suppliers were chosen for testing, including aerodynamic devices and low rolling resistance tires. The participating fleets also decided to conduct tests for evaluating the impact on fuel consumption of vehicle speed, close-following between vehicles, and lifting trailer axles on unloaded B-trains. Other tests targeted comparisons between trans-container road-trains and van semi-trailers road-trains, between curtain-sided semi-trailers, trans-containers and van semi-trailers, and between tractors pulling logging semi-trailers loaded with tree-length wood and short wood. The impact of a heavy-duty bumper on fuel consumption and the influence of B5 biodiesel blend on fuel consumption were also assessed. The test procedure followed the SAE J1321 Joint TMC/SAE Fuel Consumption Test Procedure - Type II. With payback periods as short as 0 to 9 months, some technologies and approaches represent viable measures for reducing fuel consumption. Conservative estimations show that these technologies could bring annual Greenhouse Gases Emissions reductions of 6.7 tonnes per vehicle.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».