Reducing water footprint of building sector: concrete with seawater and marine aggregates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater resources are currently under great pressure all over the world due to many factors, such as climate change and growing urbanization. Industrial products like concrete pauperize a significant share of available freshwater during their life cycle. Therefore, cutting down the amount of freshwater consumed by these products might be a solution to reduce the stress in regions affected by water scarcity. In this study, the potential freshwater savings linked to the adoption of innovative concrete mixtures were investigated via the Life Cycle Assessment (LCA) method. In particular, the use of marine aggregates instead of land-based ones and seawater rather than freshwater in the mixing process of concrete were examined. To improve the validity of the analysis, the applicability to the Italian context using geo-referenced data for the distance to the coastline and the availability of freshwater was explored. Results confirmed the positive effect that the use of seawater and marine aggregates might have in reducing the water footprint of the Italian construction sector, leaving freshwater available for human consumption. Mixing concrete with seawater would lead to a reduction of its water footprint up to 12%. Moreover, if land-won aggregates were replaced with marine ones, an 84% reduction of the water footprint could be achieved. In both cases, possible burden shifting (e.g. increase of greenhouse gases emissions) should be investigated.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».