Mitigating urban pollution: A comparative life cycle assessment of hydrogen, electric, and diesel buses for urban transportation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».