Cradle-to-Grave Lifecycle Analysis of Greenhouse Gas Emissions of Light-Duty Passenger Vehicles in China: Towards a Carbon-Neutral Future
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle electrification is considered a pathway for on-road transportation decarbonization in China. Different from the conventional gasoline vehicles whose emissions are mainly released from vehicle tailpipes, emissions of battery electric vehicles (BEVs) are from the upstream processes of electricity generation and vehicle manufacturing, thus a comprehensive lifecycle analysis and comparison of BEVs with gasoline vehicles is required to quantify the emission mitigation benefit of vehicle electrification and determine the path to a carbon-neutral future. In the study, we compare the cradle-to-grave (C2G) lifecycle greenhouse gas emissions of gasoline and electric vehicles in China and analyze the greenhouse gas emission reduction of vehicle electrification in different provinces. Results show that under the current technologies, the national average C2G GHG emissions for battery electric vehicles (BEVs) of 100 miles (i.e., 160 km) and 300 miles (i.e., 480 km) all-electric range (AER) are 231 and 279 g CO2eq/km, respectively, 22% and 5% lower than those for gasoline internal combustion engine vehicles (ICEVs). Improving vehicle fuel efficiency by hybridizing gasoline ICEVs can effectively reduce C2G emissions to 212 g CO2eq/km. At the provincial level, C2G GHG emissions of BEVs vary according to the provincial electricity mix. In eight provinces, C2G GHG emissions of BEVs with 300 miles AER (BEV300s) are higher than those of gasoline ICEVs due to the GHG-intensive coal-based electricity mix. In the future scenario, with low carbon fuels (such as high-level bioethanol blending gasoline) and electricity decarbonization, the national average C2G emissions of hybrid electric vehicles (HEVs) and BEV300s can be reduced to 55 and 73 g CO2eq/km, respectively. Further decrease of C2G GHG emissions relies on reducing vehicle-cycle emissions from material processing and vehicle component manufacturing.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».