Green house gas (GHG) reduction study for the rotorcraft industry
Notice bibliographique
Résumé
The global aviation industry adopted a set of targets to mitigate CO2 emissions resulting from air transportation in 2009. The engine fuel burn is the main driver of CO2 emission; hence it will be the focus of this study. Rotorcraft are designed for supporting different types of missions or operations that are different from fixed wing aircraft. For this reason, the rotorcraft strategy for addressing the carbon impact should mainly target the new emerging technologies that will assist in reducing the fuel consumption and the deployment of Sustainable Aviation Fuels (SAF). This paper presents a forecast of the contribution level that could be achieved by rotorcraft industry in CO2 emission reduction in the period up to 2050. A projection of growth in civil rotorcraft fleet worldwide is provided as the starting point. Several new emerging technologies for both rotorcraft and engine together with the implementation scheme and their projected positive net impact on CO2 emission level are considered. Further, the contribution from SAF deployment in rotorcraft operation is analyzed. It is generally recognized that as much as 80% reduction in overall CO2 life cycle emission can be achieved from SAF relative to the fossil-based fuels or Conventional Aviation Fuels (CAF). However, some critical parameters used in predicting the SAF benefits remain uncertain. These pertain to fuel resources, economy, investment and policies. Therefore, consistent with previous studies, several fuel substitution scenarios are considered ranging from the most conservative to an optimistic projection.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».