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Enregistrement W4389540792 · doi:10.17118/11143/21170

Hydrogen as an alternate fuel for class 8 heavy-duty trucks : a casestudy

2023· article· en· W4389540792 sur OpenAlexaff
Amir Mohammadi, Ofelia A. Jianu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckHeavy dutyHydrogenClass (philosophy)Environmental scienceDutyAutomotive engineeringComputer scienceEngineeringChemistryPolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering the enormous environmental effects of the harmful carbon dioxide emissions due to human activities on global warming, it is necessary to find more sustainable sources of energy.Transportation sector is a substantial source of CO2 emissions, consuming about one third of the overall energy production.Thus, it is vital to find alternate fuels which could significantly mitigate the detrimental greenhouse gas emissions from transportation sector.Hydrogen, as a potential clean fuel, can significantly lower hazardous greenhouse gas emissions released by vehicles, specifically in heavy-duty applications.In order to assess the possibility of the transitioning from internal combustion vehicles to fully hydrogen-based trucks, it is crucial to conduct a thorough investigation of CO2 emission levels as well as the hydrogen cost delivered to refueling stations.Current study examines the practicality of replacing a certain number of heavy-duty trucks by their hydrogen counterparts across important Highway 401 using an analytical approach in which various hydrogen truck adaptation rates including conservative, probable and ambitious scenarios have been taken into consideration.Moreover, this research provides an estimation of the required network of hydrogen refueling stations utilizing a techno-economic analysis.The amount of CO2 emissions prevented from entering the atmosphere by replacing hydrogen trucks have been calculated for each case scenario.Findings indicate that the most ambitious case study prevents almost 44000 tons of carbon dioxide from entering the atmosphere by year 2030.This has an equal impact as removing 9,362 typical gasoline passenger vehicles from the road.Moreover, the most ambitious scenario leads to a carbon abatement cost of about 1,825,000 CAD by 2030.Also, the results delineate that about 62,000 tons compressed hydrogen will be required to be distributed along the Highway 401 to meet the demands of the hydrogen trucks fleet.Estimations of the hydrogen price for different hydrogen generation methods have been taken into consideration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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