Intégration des paramètres spatio-temporels et des risques d'accident à l'Analyse du Cycle de Vie : Application à la filière hydrogène énergie et à la filière essence
Notice bibliographique
Résumé
In the current context to preserve the environment, we chose to use the Life Cycle Assessment (LCA) to assess the environmental performances of energy systems for transport and in particular hydrogen energy whose been studied by the Group of Schools of Mines in the H2-PAC project. This LCA highlights the poor performances of the fuel cell manufacture of direct hydrogen and bioethanol-hydrogen patterns. This LCA also highlights the poor performances of gasoline and combustion hydrogen patterns related to the use of internal combustion engines. Because of the failure to take into account the spatial and temporal parameters in the characterization of local and regional environmental impacts, we have used the Site Dependent approach to develop a most relevant classification methodology based on two key points : the determination of the environmental concentration of the substance by the EUSES model and the determination of the relevance of the impact characterisation according to this concentration. We tested our new methodology of classification in order to reassess the local and regional impacts of three life cycle stages : the fuel cell manufacture, the use of gasoline and hydrogen engines. This reassessment has confirmed that the poor performances of the fuel cell manufacture but it questioned the strong contribution of emissions from the engines. The integration of spatial and temporal parameters for the assessment of these impacts provides a better understanding of the mobile emissions sources. On the sidelines of this environmental assessment, a risk analysis of direct hydrogen and gasoline patterns was realised under the dangerous image of hydrogen. This Life Cycle Risk Analysis shows that these two patterns present a similar risk even if the hydrogen storage seems problematic.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».