Exploring the Contributing Factors of Fuel Economy of Hybrid-Electric Versus Conventional-Gasoline Vehicles in Real-World Conditions: A Case Study in Cold Cities in Urban Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid electric vehicles (HEVs) are considered as a promising technological solution for decreasing dependency on fossil fuels and reducing transport-generated greenhouse gas emissions. Currently, the number of HEVs in the market remains limited, but this picture will change in the coming years as HEVs are likely to pave the way for cleaner technologies in transport. This paper investigates the fuel efficiency of commercial HEVs and compares their performance with respect to standard gasoline vehicles. The effect of different factors on fuel efficiency is also studied including road driving conditions (city vs. highway), temperature, speed and cold-starts. For this study, fuel consumption data in real-world driving conditions from a sample of 74 instrumented vehicles is used, 24 of which are HEVs. Among other results, the beneficial fuel efficiency merits of hybrid vehicles are demonstrated in particular in low speeds in urban (city) driving conditions. Despite the significant energy benefits of HEVs, the particularly low temperature associated with the winter season is identified as one of the critical factors negatively affecting their performance. This is an important aspect to take into account in cold North American cities with very long winters and many days of low temperatures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».