Decarbonizing Conventional Building Materials for Net-Zero Emissions: A Feasibility Study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Governments around the world are aiming for net-zero carbon emissions by 2050. To drive broader decarbonization efforts, the building industry is challenged by the mission to reduce embodied carbon emissions, which stem from building materials and systems. Most efforts in buildings are focused on operational energy, but up to 80% of a building’s emissions occur before use and occupancy, from extraction to construction phases. These emissions are irreversible and contribute around 11% of global carbon emissions. This study emphasizes the need to prioritize the decarbonization of conventional building materials during production using low carbon constituents to mitigate associated environmental impact. Quantitative data analysis and reviews have identified alternative low-carbon options for possible application in mix design. Examples include substituting general use (GU) Portland cement with Portland limestone cement, using supplementary cementitious materials (SCMs) to reduce cement content, and utilizing low-carbon concrete masonry units. Achieving net-zero embodied carbon requires promoting circular bio-based products and reducing conventional materials’ carbon throughout their life cycle. At material level analysis, this is possible not only by promoting the use of circular bio-based materials but also by purposefully reducing the embodied carbon of conventional building materials throughout their life cycle, as well as communicating the best practices as lessons learnt to promote broader adoption by the architecture, construction and engineering (ACE) industry. However, collaboration among designers, contractors, and manufacturers is essential. This study provides a preliminary pathway to overall decarbonization efforts, understanding that conventional, existing building materials will play a significant role in attaining the net-zero commitments of the future built environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».