Decarbonization potential of future sustainable propulsion—A review of road transportation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern automotive propulsion technologies must achieve the highest CO 2 reduction potential quickly to abide by the requirements of the Paris Climate Agreement. A collective utilization of renewable fuels, e‐fuels, hydrogen, and electrical energy will be able to meet different mobility and transport requirements in an optimal and CO 2 ‐neutral approach. The well‐to‐wheel greenhouse gas emissions of a propulsion system are determined by two factors, that is, the energy efficiency of the system and the carbon intensity of the energy source. Regardless of the CO 2 emission generated during the battery manufacturing and recycling process, the carbon intensity of the battery electric vehicles during operation is mainly decided by the carbon intensity of the electricity being consumed. The relatively low fleet ratios of battery electric and hydrogen‐powered vehicles and the massive remaining useful life of current internal combustion engine vehicle stock limit their impact on decarbonization in the near term. The expansion of charging infrastructure requires significant acceleration for the success of large‐scale and rapid electric vehicle adoption. For internal combustion engines, the focus is to further improve energy efficiency and the adoption of low‐to‐zero carbon renewable fuels. Hybrid and plug‐in hybrid vehicles are demonstrating the advantages of combining state‐of‐the‐art technologies to reduce both energy consumption and carbon emissions. In this review, the present status of propulsion systems is reviewed in detail, considering both the market penetration and well‐to‐wheel carbon emissions. The decarbonization potentials of various propulsion systems are then discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle