Impact of non-petroleum vehicle fuel economy on GHG mitigation potential
Notice bibliographique
Résumé
The fuel economy of gasoline vehicles will increase to meet 2025 corporate average fuel economy standards (CAFE). However, dedicated compressed natural gas (CNG) and battery electric vehicles (BEV) already exceed future CAFE fuel economy targets because only 15% of non-petroleum energy use is accounted for when determining compliance. This study aims to inform stakeholders about the potential impact of CAFE on life cycle greenhouse gas (GHG) emissions, should non-petroleum fuel vehicles displace increasingly fuel efficient petroleum vehicles. The well-to-wheel GHG emissions of a set of hypothetical model year 2025 light-duty vehicles are estimated. A reference gasoline vehicle is designed to meet the 2025 fuel economy target within CAFE, and is compared to a set of dedicated CNG vehicles and BEVs with different fuel economy ratings, but all vehicles meet or exceed the fuel economy target due to the policy's dedicated non-petroleum fuel vehicle incentives. Ownership costs and BEV driving ranges are estimated to provide context, as these can influence automaker and consumer decisions. The results show that CNG vehicles that have lower ownership costs than gasoline vehicles and BEVs with long distance driving ranges can exceed the 2025 CAFE fuel economy target. However, this could lead to lower efficiency CNG vehicles and heavier BEVs that have higher well-to-wheel GHG emissions than gasoline vehicles on a per km basis, even if the non-petroleum energy source is less carbon intensive on an energy equivalent basis. These changes could influence the effectiveness of low carbon fuel standards and are not precluded by the light-duty vehicle GHG emissions standards, which regulate tailpipe but not fuel production emissions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».