Advanced Emissions Profiling of Canadian Icebreaker Vessels: Bridging Calculations, Validating Empirical Data, and Exploring Decarbonization Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Accurate emissions monitoring of icebreaking vessels is necessary for evaluating compliance with maritime sustainability goals set by the International Maritime Organization (IMO). Traditional Tank-to-Wake (T2W) estimation methods rely on fuel consumption and fixed emission factors but often fail to reflect real-time variations caused by changing engine loads and operational profiles. This study introduces an empirical correction methodology to enhance T2W estimates using correction factors derived from onboard exhaust gas measurements. Data were collected using a portable Testo 350 analyzer aboard the Canadian Coast Guard Ship (CCGS) Sir Wilfrid Laurier, measuring emissions during selected operational instances. Correction functions for carbon dioxide (CO2), nitrogen oxides (NOx), and carbon monoxide (CO) were developed based on engine load and validated using stratified cross-validation. The corrected estimates demonstrated significantly improved alignment with measured values, especially under dynamic operating conditions such as cruising and maneuvering along with hotelling. This approach provides a practical and scalable pathway for improving emissions accuracy on vessels lacking continuous monitoring systems, supporting better alignment with regulatory reporting and decarbonization goals.
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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 | 0,001 |
| 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 ».