Life Cycle Assessment of a Hydrogen and Fuel Cell RoPax Ferry Prototype
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Estimates for the greenhouse gas emissions caused by maritime transportation account for approx. 870 million tonnes of CO 2 tonnes in 2018, increasing the awareness of the public in general and requiring the development of alternative propulsion systems and fuels to reduce them. In this context, the project HySeas III is developing a hydrogen and fuel cell powered roll-on/roll off and passenger ferry intended for the crossing between Kirkwall and Shapinsay in the Orkney Islands in Scotland, a region which currently has an excess of wind and tidal power. In order to explore the environmental aspects of this alternative, a life cycle assessment from cradle to end-of-use using the ReCiPe 2016 method was conducted, contrasting the proposed prototype developed within the project against a conventional diesel ferry and a diesel hybrid ferry. The results show that the use of hydrogen derived from wind energy and fuel cells for ship propulsion allow the reduction of greenhouse gas emissions of up to 89% compared with a conventional diesel ferry. Additional benefits are lower stratospheric ozone depletion, ionizing radiation, ozone formation, particulate matter formation, terrestrial acidification and use of fossil resources. In turn, there is an increase in other impact categories when compared with diesel electric and diesel battery electric propulsion. Additionally, the analysis of endpoint categories shows less impact in terms of damage to human health, to the ecosystems and to resource availability for the hydrogen alternative compared to conventional power trains.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».