Environmental and Cost Assessments of Marine Alternative Fuels for Fully Autonomous Short-Sea Shipping Vessels Based on the Global Warming Potential Approach
Notice bibliographique
Résumé
This research paper presents an effective approach to reducing marine pollution and costs by determining the optimal marine alternative fuels framework for short-sea shipping vessels, with a focus on energy efficiency. Employing mathematical models in a Python environment, the analyses are tailored specifically for conventional and fully autonomous high-speed passenger ferries (HSPFs) and tugboats, utilizing bottom-up methodologies, ship operating phases, and the global warming potential approach. The study aims to identify the optimal marine fuel that offers the highest Net Present Value (NPV) and minimal emissions, aligning with International Maritime Organization (IMO) regulations and environmental objectives. Data from the ship’s Automatic Identification System (AIS), along with specifications and port information, were integrated to assess power, energy, and fuel consumption, incorporating parameters of proposed marine alternative fuels. This study examines key performance indicators (KPIs) for marine alternative fuels used in both conventional and autonomous vessels, specifically analyzing total mass emission rate (TMER), total global warming potential (TGWP), total environmental impact (TEI), total environmental damage cost (TEDC), and NPV. The results show that hydrogen (H2-Ren, H2-F) fuels and electric options produce zero emissions, while traditional fuels like HFO and MDO exhibit the highest TMER. Sensitivity and stochastic analyses identify critical input variables affecting NPV, such as fuel costs, emission costs, and vessel speed. Findings indicate that LNG consistently yields the highest NPV, particularly for autonomous vessels, suggesting economic advantages and reduced emissions. These insights are crucial for optimizing fuel selection and operational strategies in marine transportation and offer valuable guidance for decision-making and investment in the marine sector, ensuring regulatory compliance and environmental sustainability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».