The Transition to Net-Zero of Heavy-Duty Road Freight in Alberta: A Scenario Model
Notice bibliographique
Résumé
The global climate crisis has prompted Canada’s commitment to achieving net-zero greenhouse-gas (GHG) emissions by 2050. The transportation sector, responsible for ~25% of Canada's GHG emissions, faces challenges in decarbonizing heavy-duty vehicles (HDVs), which make up ~20% of transportation emissions. Alberta’s heavy-duty trucking industry, a significant emissions contributor, encounters challenging conditions with strict range and vehicle weight requirements, complicating efforts to decarbonize. This thesis models the transition of Alberta’s heavy-duty trucking sector to net-zero GHG emissions, evaluating the feasibility of meeting Canada’s federal targets of 35% zero-emission vehicle (ZEV) sales by 2030 and nearly 100% by 2040. A comprehensive stock and flow model for hydrogen fuel-cell electric vehicles (FCEVs) and battery electric vehicles is developed, integrating vehicle projections, kilometers traveled, energy use, and GHG emissions under different decarbonization scenarios. The study also explores the development of a hydrogen-based value chain for Alberta's long-haul trucking industry, addressing the economic, logistical, and technical challenges of building infrastructure to support FCEVs. The economic analysis compares the total cost of ownership (TCO) for FCEVs and internal combustion engine vehicles (ICEVs) and examines the role of government policies, particularly the carbon tax, in supporting the transition. Key findings indicate that meeting the 2030 sales target is unlikely due to infrastructure and deployment challenges, while the 2040 target, though challenging, remains feasible. The extended timeline allows for the development of zero-emission vehicle technologies and hydrogen infrastructure, providing substantial GHG emission reduction benefits of at least 87% across all scenarios. FCEVs initially have a higher TCO than ICEVs, but as production scales and technology improves, the TCO is projected to fall below ICEVs by 2045. Incremental costs are projected to peak at CAD 500 million annually by 2035, achieving cost parity by 2040, and resulting in total costs of CAD 4 billion, with potential savings of up to CAD 2.5 billion annually by 2050. The projected carbon tax revenue covers the incremental costs, and even if doubled, would require only 75% of the revenue, demonstrating the strong economic feasibility of this beneficial and essential transition.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».