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Enregistrement W4409317769 · doi:10.1016/j.ijhydene.2025.03.316

Mitigating urban pollution: A comparative life cycle assessment of hydrogen, electric, and diesel buses for urban transportation

2025· article· en· W4409317769 sur OpenAlexafffundabout
Ali Mahmoudi, Hamid Afshari, Hassan Sarhadi, Armin Jabbarzadeh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hydrogen Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à MontréalAcadia UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec
Mots-clésDiesel fuelEnvironmental scienceLife-cycle assessmentPollutionTransport engineeringEnvironmental planningAutomotive engineeringEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban transportation systems, particularly public buses, contribute significantly to global pollution, creating an urgent need for sustainable solutions. Alternative fuel buses and other disruptive technological advancements in this field are essential to resolve these problems. The absence of studies on the life cycle assessment (LCA) of hydrogen-fueled buses, along with comparative analyses of alternative-fueled buses, makes this research particularly timely. This study develops a comprehensive LCA framework to measure the economic and environmental impact of using different technologies (i.e., hydrogen-fueled, electric, and diesel buses). Different fuel production methods were examined, considering operational factors such as energy consumption across various routes. This study contributes to enhancing the LCA methodology for public bus operations by using machine learning algorithms to cluster routes and identify optimal demonstration routes for analysis. The results highlight the impact of fuel production methods for hydrogen-fueled buses in the significant pollutant reductions (e.g., CO 2 and NO x ), despite their high life cycle costs. The proposed framework is validated with real data from Halifax, Canada, and expanded to assess public bus networks in cities with varying routes, topology, and population levels. The paper’s analyses consider future technological advances to lower costs, aligning them with electric buses over time. This study helps policymakers choose the best public bus alternatives to improve the economic, environmental, and social sustainability of urban transportation. • Explores environmental impact and costs of three urban bus transport alternatives. • Uses real data and machine learning to propose urban transportation policies. • Advocates the superiority of hydrogen-fueled buses in reducing urban pollutions. • Projects hydrogen buses to match electric ones in life cycle costs.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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