Mitigating Portland Cement CO2 Emissions Using Alkali-Activated Materials: System Dynamics Model
Notice bibliographique
Résumé
While alkali-activated materials (AAMs) have been hailed as a very promising solution to mitigate colossal CO2 emissions from world portland cement production, there is lack of robust models that can demonstrate this claim. This paper pioneers a novel system dynamics model that captures the system complexity of this problem and addresses it in a holistic manner. This paper reports on this object-oriented modeling paradigm to develop a cogent prognostic model for predicting CO2 emissions from cement production. The model accounts for the type of AAM precursor and activator, the service life of concrete structures, carbonation of concrete, AAM market share, and policy implementation period. Using the new model developed in this study, strategies for reducing CO2 emissions from cement production have been identified, and future challenges facing wider AAM implementation have been outlined. The novelty of the model consists in its ability to consider the CO2 emission problem as a system of systems, treating it in a holistic manner, and allowing the user to test diverse policy scenarios, with inherent flexibility and modular architecture. The practical relevance of the model is that it facilitates the decision-making process and policy making regarding the use of AAMs to mitigate CO2 emissions from cement production at low computational cost.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».