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Enregistrement W4402900247 · doi:10.1016/j.eiar.2024.107680

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

2024· article· en· W4402900247 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Impact Assessment Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentBattery (electricity)Environmental scienceCold climateFuel cellsEnvironmental impact assessmentEnvironmental engineeringWaste managementEngineeringMeteorologyGeographyEcologyChemical engineeringProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,283 · 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