Bayesian modeling of HFC production pipeline suggests growth in unreported CFC by-product and feedstock production
Notice bibliographique
Résumé
Observationally-derived emissions of ozone depleting substances must be scrutinized to maintain the progress made by the Montreal Protocol in protecting the stratospheric ozone layer. Recent observations of three chlorofluorocarbons (CFCs), CFC-113, CFC-114, and CFC-115, suggest that emissions of these compounds have not decreased as expected given global reporting of their production. These emissions have been associated with hydrofluorocarbon (HFC) production, which can require CFCs as feedstocks or generate CFCs as by-products, yet emissions from these pathways have not been rigorously quantified. Here, we develop a Bayesian framework to jointly infer emissions of CFC-113, CFC-114, and CFC-115 during HFC-134a and HFC-125 production. We estimate that feedstock emissions from HFC-134a production accounted for 90% (82-94%) and 65% (47-77%) of CFC-113 and CFC-114 emissions, respectively, from 2015-2019, while by-product emissions during HFC-125 production accounted for 81% (68-92%) of CFC-115 emissions. Our results suggest that unreported feedstock production in low- to middle-income countries may explain the unexpected emissions of CFC-113 and CFC-114, although uncertainties within chemical manufacturing processes call for further investigation and industry transparency. This work motivates tightened feedstock regulations and adds a reduction in CFC emissions to the benefits of the HFC phasedowns scheduled by the Kigali Amendment.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».