Environmental Risk Trade-off for New Generation Vehicle Production: Malaysia Case
Notice bibliographique
Résumé
<p>New Generation Vehicle such as Hybrid Electric (HEV) and Battery Electric Vehicles (EV) have higher efficiency compared to conventional vehicles, and therefore releasing less carbon emissions. However, arguments arise whether this kind of New Generation Vehicle is truly clean compared to the existing system, especially in developing country such as Malaysia since current knowledge only focus on Greenhouse Gas (GHG) generation. This study aims on provide better understanding of the environmental consequences of the compact vehicle production activities based on 5 impact classifications which is GHG generation, Acidification, Eutrophication, Carcinogenic Effect, and Human Health measured in “Disability Adjusted Life-Year” (DALY) using Life Cycle Inventory (LCI) Analysis under local electricity mix in 2017 and 2030. A trade-off comparison then can be made to assess the current vehicle technologies with high potential of mass usage in Malaysia– Conventional Internal Combustion Engine Vehicle (CV), EV, and HEV vehicles with two types of batteries; Nickel Magnesium Hydride (HEV-NiMH), and Lithium Nickel-Magnesium-Cobalt (HEV-NMC). This study found that EV have slightly higher potential to cause a global warming (5,791kg of CO<sub>2</sub> equivalent emission), follow by HEV-NiMH (4,814kg), HEV-NMC (4,596kg) and CV (4,166kg) embodied per vehicle. Cradle-to-gate of CV is better in term of GHG emission and Carcinogenic impact compared to all the studied subjects but in overall measurement, it is not the best solution for human health, measured in DALY. Conversely, HEV have high environmental impact on the same categories. DALY for 2017 EV production is at 0.0014, CV at 0.0019, HEV-NiMH at 0.0036 and HEV-NMC at 0.0022. The situation created a trade-off between having higher Acidification and Eutrophication from CV production against having higher GHG emission of its replacement EV production. </p>
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».