Comparison study on the urban transportation fuel consumption and GHG emission using real-world vs. MOBILE6 and MOVES estimations for gasoline and hybrid electric vehicles
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a methodology to compare vehicle fuel consumption and GHG emissions from real-world in-use testing with EPA MOBILE 6 and MOVES (MOtor Vehicle Emission Simulator) estimations. For this study, fuel consumption data in real-world driving conditions from a sample of 74 instrumented vehicles is used, 21 of which are HEVs. Fuel consumption from the vehicles during the testing were recorded, analyzed, and compared to estimated emissions using the current EPA emissions estimation model, MOtor Vehicle Emission Simulator (MOVES) and MOBILE6. The authors observed discrepancies between the measured data and these estimates, especially when associated with cold-start emissions. More detailed analysis results, along with the detailed test methodologies, are provided in this paper. Among other results, the beneficial fuel efficiency merits of hybrid vehicles are demonstrated in particular in low speeds in urban (city) driving conditions. There is discrepancies between MOVES and MOBILE6, and real-world estimations in lower speeds. At speeds lower than 20km/hr the fuel consumption curves of the two former methods are slightly higher than the latter. However the former mentioned methods don’t consider cold-start emissions. The average GHG emission obtained from MOVES and MOBILE6 are slightly higher than estimations based on real-world fuel consumption curves.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».