Carbon Reduction Measures-Based LCA of Prefabricated Temporary Housing with Renewable Energy Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Temporary housing plays an important role in providing secure, hygienic, private, and comfortable shelter in the aftermath of disaster (such as flood, fire, earthquake, etc.). Additionally, temporary housing can also be used as a sustainable form of on-site residences for construction workers. While most of the building components used in temporary housing can be manufactured in a plant, prefabrication technology improves the production efficiency of temporary housing; furthermore, integrated renewable energy systems, for example, solar photovoltaic (PV) system, offer benefits for temporary housing operations. In order to assess the environmental impacts of prefabricated temporary housing equipped with renewable energy systems, this study first divides the life cycle of temporary housing into six stages, and then establishes a life cycle assessment (LCA) model for each stage. Furthermore, with the aim of reducing the environmental impacts, life cycle carbon reduction measures are proposed for each stage of temporary housing. The proposed methodology is demonstrated using a case study in China. Based on the proposed carbon reduction measures, the LCA of a prefabricated temporary housing case study building equipped with renewable energy systems indicates a carbon emissions intensity of 35.7 kg/m2·per year, as well as a reduction in material embodied emissions of 18%, assembly emissions of 17.5%, and operational emissions of 91.5%. This research proposes a carbon reduction-driven LCA of temporary housing and contributes to promoting sustainable development of prefabricated temporary housing equipped with renewable energy systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle