On-road Heavy-duty Vehicle Emissions Monitoring System
Notice bibliographique
Résumé
The introduction of particulate and oxides of nitrogen (NOx) after-treatment controls on heavy-duty vehicles has spurred the need for fleet emissions data to monitor their reliability and effectiveness. The University of Denver has developed a new method for rapidly measuring heavy-duty vehicles for gaseous and particulate fuel specific emissions. The method was recently used to collect 3088 measurements at a Port of Los Angeles location and a weigh station on I-5 in northern California. The weigh station NOx emissions for 2014 models are 73% lower than 2010 models (3.8 vs 13.9 gNOx/kg of fuel) and look to continue to decrease with newer models. The Port site has a heavy-duty fleet that has been entirely equipped with diesel particulate filters since 2010. Total particulate mass and black carbon measurements showed that only 3% of the Port vehicles measured exceed expected emission limits with mean gPM/kg of fuel emissions of 0.031 ± 0.007 and mean gBC/kg of fuel emissions of 0.020 ± 0.003. Mean particulate emissions were higher for the older weigh station fleet but 2011 and newer trucks gPM/kg of fuel emissions were nevertheless more than a factor of 30 lower than the means for pre-DPF (2007 and older) model years.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,020 | 0,015 |
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 ».