Assessment of life cycle environmental impacts of materials, driving pattern, and climatic conditions on battery electric and hydrogen fuel cell vehicles in a cold region
Notice bibliographique
Résumé
Battery electric vehicles (BEVs) and hydrogen fuel cell vehicles (HFCVs) can play an important role in addressing climate change by diminishing greenhouse gas (GHG) emissions in the worldwide road transportation sector. There is limited research on the implications of the use of lightweight materials, driving pattern, and climatic impact on the life cycle GHG emissions in a cold region. To address this limitation, we developed a framework to assess eighteen BEV and four HFCV scenarios for a cold region that consider aforementioned parameters through a combination of driving patterns (in rural, city, and highway driving) and climatic conditions (i.e., summer, mild winter, and severe winter) for both conventional and carbon fiber-reinforced plastic (CRFP)-based BEVs. A case study was conducted for Canada, considering its cold regions, using available data for HFCVs. We assessed city driving in summer and highway driving in severe winter conditions for conventional and CFRP-based HFCVs. The results show that the lowest GHG emissions are in cities in summer, with life cycle GHG emissions values of 68.7 g CO 2 eq/km for CFRP-based BEVs. The highest life cycle GHG emissions are 364.4 g CO 2 eq/km with conventional HFCVs on the highway in severe winter conditions' scenario. The operation phase emerges as the primary contributor to life cycle GHG emissions, closely trailed by the production phase. The analysis shows that the most sensitive parameters for CFRP-based BEVs in the city in summer scenario are vehicle lifetime and for conventional HFCVs in the highway in severe winter scenario, fuel cell efficiency. The analysis also shows the range of life cycle GHG emissions for a cold region, with conventional HFCVs on highways in severe winter conditions exhibiting the highest emissions (331.0 g CO 2 eq/km) and CFRP-based HFCVs in the city in summer scenario the lowest (51.0 g CO 2 eq/km). • Life cycle assessment of conventional and CFRP-based BEVs and HFCVs in a cold climate. • The prime factors considered for LCA are materials, driving pattern, and climate. • Lowest GHG emissions of 68.7 g CO 2 eq/km in CFRP-based BEV: city summer. • Highest GHG emissions of 364 g CO 2 eq/km in conventional HFCV: highway severe winter. • GHG emissions are sensitive to BEV lifetime and HFCV fuel cell efficiency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».