Life-Cycle Value Assessment (LCVA) of Fuel Supply Options for Fuel Cell Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
<div class="htmlview paragraph">The fuel cell vehicle (FCV) has the potential to revolutionize the world's transportation systems. As choices are made on sources of fuel for FCVs it is important to consider the life-cycle implications of each option or system. This paper summarizes the methodology and results of a joint initiative to evaluate the life-cycle performance of 72 vehicle and fuel scenarios in 3 Canadian cities, comparing Proton Exchange Membrane (PEM) fuel cell vehicles and fuelling infrastructure with conventional and alternative fuel vehicles. The analysis is based on actual performance data of commercial and near-commercial technologies. The specific fuels investigated were gasoline, diesel, natural gas, methanol, hydrogen and electricity. The Pembina Institute's Life-Cycle Value Assessment (LCVA) methodology was used to compare the environmental, economic and social performance of each system. The stressor categories quantified include emissions of greenhouse gases and criteria air contaminants, resource consumption, fuel cost, and vehicle cost. A wide number of other stressor categories were identified as important to vehicle / fuel supply performance and should be considered when comparing systems. This paper details only the air emissions results from the full LCVA report<sup><span class="xref">1</span></sup>. The conclusions reached within the LCVA highlight that there are considerable differences in the life-cycle performance of vehicle systems and that fuel supply choices play a critical role.</div>
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».