Application of Adjoint Sensitivity Analysis for Performance Enhancement of Power Plants’ Nitrogen Oxides Control Policies
Notice bibliographique
Résumé
Significant investments in nitrogen oxide (NO x ) emission controls in the U.S.have led to a substantial reduction in emissions.However, it is unclear whether these programs have optimally reduced ozone concentrations and their corresponding health damages.Current cap-and-trade program allocates emission quotas to participants and allows the trade of quotas on a one-to-one basis.However, it does not account for spatial and temporal differences in health damage of NO x emissions.This shortcoming in the current U.S. NO x control policy is explored in this research.Spatial and temporal differences in NO x emissions can be included in policy design if emission quotas are valued differently (exchange rate policy) or if polluters pay time-or location-specific emission fees (taxation policy).The main objective of this work is to develop a decision support system model for evaluating different policies.The proposed model includes an optimization platform to predict the polluters' behavior, and an air quality model and its adjoint (or backward) sensitivity model to calculate the derivatives of the environmental or health damage function with respect to NO x emissions used for emission differentiations.The results from a case study of U.S. power plants show that exchange rate trading outperforms current indiscriminate trading policies.These findings imply that by implementing exchange rate trading or taxation policies, current improvements in air quality could have been achieved at lower costs, or alternatively, more substantial improvements could have been reached at little to no additional costs.Furthermore, the results indicate that setting the emission fees on an hourly basis leads to a outcome ii comparable to setting fees based on location.Moreover, the per ton health benefit of NO x emission reductions is found to increase as emissions are reduced.This finding is particularly important from an environmental policy perspective as it impacts the optimal NO x emission reduction target.Our results also indicate that power plants in the restructured electricity market are willing to pay more for emission quotas.Uncertainties involved in the proposed model, challenges for implementation of the proposed policies, and inclusion of health impacts caused by exposure to particulate matter are main directions for future research.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».