Plug-in charging or electric roads? Powering U.S. long-haul heavy-duty trucks in 2050
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pervasive plug-in fast chargers and/or electrified roadways (eRoads) might address the limited range, long recharging times, and reliance on greenhouse gas (GHG)-intensive, costly, and heavy batteries associated with electrifying long-haul heavy-duty trucks (HDTs). While these large-scale interventions shift environmental and cost burdens onto infrastructure, there is a lack of studies investigating how eRoads affect system-level GHG emissions, costs, material use, and peak electric grid power demands. We compare these aspects for the case of electrifying U.S long-haul HDTs (Class 8) in 2050 powered by combinations of plug-in fast chargers and eRoads. Our model accounts for battery downsizing, energy consumption, and truck operation patterns in quantifying life cycle impacts of batteries, plug-in chargers, eRoads, and hourly truck electricity demand. We find that plug-in fast chargers and eRoads reduce annualized 2050 HDT life cycle GHG emissions by 8% to 14% compared to using long-range batteries, which in turn have at least 50% lower emissions than diesel trucks. Conductive rails, overhead lines, and wireless eRoads (amortized across light- and heavy-duty vehicles) have lower system-wide costs than long-range batteries, plug-in fast chargers, or diesel trucks. Cost savings from smaller batteries, lower energy use and avoided recharging time offset high eRoads capital costs. While eRoads can reduce both system-level GHG and costs compared to diesel trucks, these reductions are sensitive to eRoads capital costs and losses from wireless power transfer and air resistance. eRoads require less lithium (87%) and copper (67%) than long-range batteries but increase regional peak power demands by up to 32%. Efficient wireless power transfer and aerodynamic pantographs enhance eRoads’ GHG and cost advantages, which may diminish if future batteries are more energy-dense, cheaper, or less GHG intensive. If successfully deployed, eRoads present opportunities for tighter integration between the transportation and electricity infrastructure systems, enabling optimized charging strategies to lower GHG emissions and costs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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