On the Potentially Misleading Evaluation of CO<sub>2</sub> Emissions for Hybrid-Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
The adoption of hybrid electric vehicles (HEVs) is becoming more popular during the last few years due to government incentives and favourable legislation both for automotive companies and final users. This type of vehicle claims very low carbon dioxide emissions while eliminating the range anxiety associated with battery electric vehicles thanks to the on-board range extender being able to recharge the battery throughout the journey. Unfortunately, the low emissions values are more representative of the particular mathematical model implemented by the legislation than the measured real driving emissions. Specifically, the legislation does not take into account the CO2 embedded in production of the batteries or of the electrical energy stored in it. This work analyses these aspects by means of a numerical model of the BMW i3 94Ah vehicle. The results obtained are collected from simulations conducted over the Worldwide harmonized Light vehicles Test Cycle (WLTC) by using the commercial software GT-Power. The numerical model has been built with parameters presented in literature and validated against experimental data originally published as part of an Argonne National Laboratories research project. The model assessed all the most important energetic and emissions parameters over the regulated driving cycle such as the instantaneous fuel and electrical energy consumptions together with the CO2 produced by the fuel, the instantaneous vehicle power and the total energy needed to complete the driving cycle. The standard CO2 results are then compared with the same one also considering the CO2 embedded in the battery. Finally, an extreme interpretation of the analysis illustrates the misleading approach taken by the legislation in the definition of the CO2 emission for a HEV and discusses a more suitable way to evaluate them.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».