Fluorocarbons and SF6. Global emission inventory and \noptions for control
Notice bibliographique
Résumé
Dit rapport geeft een overzicht van de huidige kennis over emissies van HFKs, PFKs, FIKs en SF6. De mate waarin deze stoffen voorzien in de behoefte aan CFK's, halonen en CH3CCl3 zoals deze zou zijn geweest zonder Montreal Protocol is geschat voor gebruik als drijfgas (9-11%), oplosmiddel (<5%), blaasmiddel voor open schuimen (1-2%), blaasmiddel voor gesloten schuimen (40-45%), stationaire koeling (>50%), auto-airconditioning (<75%), brandblusmiddel (45-50%) en overige (30%). In deze studie worden emissies gepresenteerd voor verschillende scenario's. Het referentiescenario gaat uit van de huidige situatie, waarin het gebruik van HFK's, PFK's, FIK's en SF6 niet gereguleerd is. De belangrijkste toepassing voor halogeenkoolwaterstoffen zijn in 2040 stationaire koeling (60%), het blazen van gesloten schuimen (19%) en oplosmiddel (8%). De meest gebruikte van de halogeenkoolwaterstoffen is HFK-134a (40%). Zonder additioneel HFK beleid bedraagt de emissie van HFK's, PFK's, FIK's en SF6 in 2040 8 - 14% van de werelwijde CO2 emissie in 1990. De benedengrens van de range is gebaseerd op maximale inzet op het gebied van better housekeeping, hergebruik en vernietiging van afgedankte halogeenkoolwaterstoffen, hetgeen niet waarschijnlijk is zonder additioneel beleid. In het scenario waarin gebruik van halogeenkoolwaterstoffen is beperkt tot stationaire koeling en het blazen van gesloten schuimen (toepassingen met de laagste jaarlijkse lek), is de emissie ongeveer 40 - 50% lager dan in het referentiescenario. Wanneer slechts stoffen met een lage GWP worden gebruikt, kunnen de CO2-equivalente emissies 90% lager dan in het referentiescenario.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».