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Enregistrement W4406062456 · doi:10.1016/j.enbuild.2024.115219

A methodology for assessing environmental impact of building integrated PV in low carbon footprint electricity generation context

2025· article· en· W4406062456 sur OpenAlexfundno aff
Hafsa Fares, Gabriele Lobaccaro, Nouha Gazbour, Freja Nygaard Rasmussen, David Chèze, Nolwenn Le Pierrès, Étienne Wurtz

Notice bibliographique

RevueEnergy and Buildings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhotovoltaic Systems and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus+Horizon 2020Agence Nationale de la RechercheNorges ForskningsrådCommissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies AlternativesUniversité Savoie Mont BlancCanadian Society for Molecular Biosciences
Mots-clésCarbon footprintContext (archaeology)ElectricityElectricity generationFootprintEnvironmental scienceEnvironmental impact assessmentEcological footprintPhotovoltaic systemEnvironmental economicsArchitectural engineeringGreenhouse gasEngineeringEnvironmental resource managementNatural resource economicsSustainabilityGeographyEconomicsPower (physics)Electrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing interest in renewable energy to mitigate climate change, photovoltaics are increasingly relevant due to their limited carbon emissions in the use phase. This study focuses on integrating photovoltaic technologies in countries with low-carbon electricity mixes, specifically the cases of France and Norway. It presents a comprehensive methodology assessing the environmental impact of PV technologies and their application in a French and a Norwegian building. The research includes a case study of a single-family house, modeled in TRNSYS for dynamic thermal systems simulation, operating in both locations. The photovoltaic panels' life cycle assessment is conducted using the SimaPro software and a functional unit of 1 kWh from mono-crystalline panels with an expected service life of 25 years. Such analysis aims to evaluate the environmental impact through key performance indicators during the life span of the photovoltaic panel, from cradle to use with a focus on the raw material use, manufacturing processes, transportation, use phase replacements and electricity production. The indicators analysed are global warming potential, cumulative energy demand (non-renewable, fossil), energy payback time and energy return on energy invested. The study also explores the impact of different manufacturing, transportation and installation scenarios of the photovoltaic panels, including a 100% European low carbon footprint electricity mix. In summary, the findings demonstrate that in countries with low-carbon electricity production, the use of photovoltaic panels presents a favorable outcome in terms of global warming potential for the French case (25-38.6 g C O 2 e/kWh), regardless of their place of manufacturing. For the Norwegian scenarios (spanning 29.5-45.6 g C O 2 e/kWh), the life cycle benefit in terms of emission reductions is only evident if the panels are locally produced in Europe. This conclusion is based on electricity from the photovoltaic installation modeled to replace the Norwegian production mix of electricity. Thus, the geographical system boundaries in relation to the replaced electricity is an important parameter. Cumulative energy demand (non-renewable, fossil) was found to vary between 0.34 MJ/kWh and 0.44 MJ/kWh, the Norwegian scenarios consistently showing higher numbers than the French. Energy payback times of the mono crystalline photovoltaic panel ranged between 0.75 to 0.97 years depending on the solar potential of the installation place and the scenarios of manufacturing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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