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Enregistrement W4405098997 · doi:10.22215/etd/2024-16346

Life Cycle Analysis Frameworks in Sustainable Aviation

2024· dissertation· en· W4405098997 sur OpenAlexafffund
Chloe Madeleine Richard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésAirframeLife-cycle assessmentAviationEngineeringEnvironmental impact assessmentRetrofittingPropulsionGlobal warmingGlobal-warming potentialSustainable developmentEnvironmental economicsEnvironmental scienceClimate changeGreenhouse gasAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis demonstrates a Life Cycle Analysis (LCA) framework tailored for sustainable aviation and engineering design.Sustainable aviation encompasses electrified technology, alternative fuels, and sustainable aviation fuel (SAF); however, this thesis focuses on electrified propulsion.This LCA framework is designed to compare two scenarios, and validated using two case studies that rely on well-defined datasets from the ground transportation industry.Two case studies are conducted: the first evaluates the environmental benefits of retrofitting a Piper Archer LX airframe with a fully electric propulsion system, compared to continued operation with an internal combustion engine; the second analyzes the life cycle impacts of the same propulsion system during overhaul, comparing an electrified solution to a conventional combustion engine.The use of NMC811 Li-ion battery chemistry is identified as the most environmentally beneficial option using the Tool for Reduction and Assessment of Chemicals and Other Environmental Impacts (TRACI) impact assessment method.However, the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) impact assessment method finds that the electrified retrofits present a higher risk of global warming potential and temperature change potential than their respective base case.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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