Automated Life Cycle Analysis Tool for Bridge Design: A User-Friendly Model for Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale infrastructures including bridges are designed for long lifespans and yet require substantial materials such as concrete and steel, which have high impacts on the environment.Therefore, considering the sustainability requirements early during the design stage is crucial.Life cycle assessment (LCA), which is a systematic and standardized approach for quantifying these environmental impacts, provides designers a better insight to develop eco-friendly solutions that reduce these long-term impacts.It also helps decision-makers to compare different design alternatives and select the one that meets the set sustainability goals.This paper introduces an innovative computer model to minimize the gaps between designing bridges and analyzing their environmental impacts to help engineers investigate and evaluate the design's impact early in the conceiving process.The developed model is a standalone graphical user interface (GUI) that provides a platform to input, process and analyze necessary data for evaluating the environmental impacts across various LCA stages.The development methodology used in this study starts by collecting and storing essential data in a database created for that purpose in Excel and MySQL and thereafter mapping the data with the Life Cycle Inventory (LCI), specifically the Ecoinvent database.Afterwards, the model's implementation and creation of the user interface are fulfilled by using C# programming language and openLCA platform.Finally, the model's generated outcomes are provided to users in graphical and tabulated formats.The said model will offer a practical and efficient solution to integrate sustainability requirements during the early stages of designing bridges and will facilitate making informed decisions to minimize their environmental impacts.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».