Global sensitivity analysis reduces data collection efforts in LCA: A comparison between two additive manufacturing technologies
Notice bibliographique
Résumé
Accounting for the environmental impacts in the design of technologies is becoming a necessity for manufacturers. Life cycle assessment (LCA) is a well-established method to quantify the environmental impacts of products and services through a holistic perspective and is increasingly used to support the eco-design of products and technologies. However, LCA generally faces an inherent issue with data availability. Given the constraints on both time and cost for collecting inventory data to feed the LCA model, a trade-off between data cost robustness is required with an efficient data collection strategy. The objective of this study is to develop a framework to prioritize data collection efforts in LCA using uncertainty analysis. This starts with a screening life cycle inventory analysis systematically informing all input parameters with uncertainty ranges. Monte Carlo analysis is then used to propagate the uncertainty through the model. Stochastic results are then compared with an acceptable confidence level set by the decision maker. This is followed by a global sensitivity analysis using Sobol' indices to rank different input parameters based on their contribution to the variability of the results. This paves the way for an iterative process prioritizing further data collection focusing on the most sensitive parameters. A case study comparing cold spray and wire arc additive manufacturing illustrates how to operationalize the framework. Learnings from the case study highlight the importance of defining the uncertainty ranges and the convergence criterion, where more work is needed in that domain.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».