Reduction in greenhouse gas and other emissions from ship engines: Current trends and future options
Notice bibliographique
Résumé
The impact of ship emission reductions can be maximised by considering climate, health and environmental effects simultaneously and using solutions fitting into existing marine engines and infrastructure. Several options available enable selecting optimum solutions for different ships, routes and regions. Carbon-neutral fuels, including low-carbon and carbon-negative fuels, from biogenic or non-biogenic origin (biomass, waste, renewable hydrogen) could resemble current marine fuels (diesel-type, methane and methanol). The carbon-neutrality of fuels depends on their Well-to-Wake (WtW) emissions of greenhouse gases (GHG) including carbon dioxide (CO2), methane (CH4), and nitrous oxide emissions (N2O). Additionally, non-gaseous black carbon (BC) emissions have high global warming potential (GWP). Exhaust emissions which are harmful to health or the environment need to be equally removed using emission control achieved by fuel, engine or exhaust aftertreatment technologies. Harmful emission species include nitrogen oxides (NOx), sulphur oxides (SOx), ammonia (NH3), formaldehyde, particle mass (PM) and number emissions (PN). Particles may carry polyaromatic hydrocarbons (PAHs) and heavy metals, which cause serious adverse health issues. Carbon-neutral fuels are typically sulphur-free enabling negligible SOx emissions and efficient exhaust aftertreatment technologies, such as particle filtration. The combinations of carbon-neutral drop-in fuels and efficient emission control technologies would enable (near-)zero-emission shipping and these could be adaptable in the short- to mid-term. Substantial savings in external costs on society caused by ship emissions give arguments for regulations, policies and investments needed to support this development.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».