Fluorocarbons and SF6. Global emission inventory and \noptions for control
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".