Optimal placement and operation of hydrogen fueling stations in Metro Vancouver and Victoria
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, road transportation is responsible for a substantial and growing share of GHG emissions. Canada is ranked among the top 10 worst offenders in terms of GHG emissions. Specifically, in the Province of British Columbia (BC), 25% of GHG is from the road transportation sector. BC is a test bed for fuel cell products for transportation and possesses outstanding potential for hydrogen production. Recently, hydrogen fuel cell vehicles have attracted more customers, therefore an estimation of the total hydrogen demand is required to satisfy the hydrogen demand for fuel cell vehicles. Hydrogen has more advantages than the existing fuels because it is high-quality carbon-free energy carrier with lower or zero GHG emissions. In this study, a simulation analysis in Metro Vancouver and Victoria which are located in the South West corner of BC is conducted to determine the appropriate arrangements of hydrogen stations in various time horizons. Also, the essential stages of building new stations during demand growth are discussed. To this aim, after reviewing the literature on optimisation and simulation methods, a new model to evaluate the demand of hydrogen in each municipality in Metro Vancouver and Victoria is proposed. This model classifies the parameters that are crucial in ranking potential locations and finds daily hydrogen demand. Furthermore, various scenarios are identified to find the best arrangement for hydrogen fueling infrastructure with the lowest average queue length and average waiting time for different time periods. It is shown that the total number of hydrogen stations that are essential to be built in the 30-year time horizon to cover the demand of all fuel cell vehicles in Metro Vancouver and Victoria is 52. 12 stations in each of Surrey and Vancouver; 4 in Burnaby; 3 in each of Richmond, Coquitlam, Langley, and Victoria; and 2 stations in each of North Vancouver, West Vancouver, Delta, Maple Ridge, and University of British Columbia (UBC).
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».