Towards Circular Construction: End-of-Life Scenario Analysis of Steel Structures Using Sustainable Life Cycle Approach
Notice bibliographique
Résumé
The construction sector is responsible for 40% of the global natural resources exploitation, and 40% of CO2 emissions.Steel is a key construction material with significant potential to support the transition to a low carbon-built environment due to its durability, recyclability, and ease of reuse.Recycling steel components is the most widely practiced method for managing steel at the End-of-Life (EOL) phase of structures.However, there is a significant gap in the literature regarding the impact of reusing steel components in comparison to recycling them, considering simultaneously the environmental and economic impacts.This study introduces scenario analysis for the EOL phase of steel structures considering their Global Warming Potential (GWP), Energy Demand (ED), and the associated costs.The study has the following steps: (1) Reviewing studies of the EOL phase, focusing on Life Cycle Assessment (LCA) approaches and deconstruction optimization; (2) Defining the possible EOL scenarios of steel structures and developing the mathematical formulation; and (3) Performing environmental and economic analysis for these scenarios.The case of the Original Champlain Bridge deconstruction in Montreal, Canada, was selected to assess the EOL scenarios.The results of the analysis indicate that when reuse is maximized to 80%, GWP and ED decrease by nearly 65% and 76%, respectively, compared to full-recycling scenario, while costs decrease by 20%.Achieving 90-100% reuse is the most sustainable option but requires optimized logistics, efficient storage, and rigorous steel quality control to be viable.While recycling is necessary for components that cannot be reused, it should be minimized whenever possible due to its high energy and cost implications.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».