Environmental Science & Technology· 2026Q1
Zaman-Açık Yaşam Döngüsü Optimizasyonu İçin Bir Çerçeve
A Framework for Time-Explicit Life Cycle Optimization
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yaşam döngüsü optimizasyonu (LCO) için yeni bir çerçeve, zamansal akış dağılımını ve süreç evrimini açıkça dikkate alarak daha doğru sürdürülebilir sistem ve geçiş yolu tasarımlarını mümkün kılar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Zamansal akış dağılımını ve süreç evrimini entegre eden zaman-açık bir yaşam döngüsü optimizasyonu (LCO) çerçevesi sunulmaktadır.
- Çerçeve, zamana özgü parametrelere ve arka plan tedarik zincirlerine dayanarak akış büyüklüklerini dinamik olarak belirler.
- Bir vaka çalışması, zaman-açık LCO'nun statik yaklaşımlarla görünmeyen, erken teknoloji benimseme gibi azaltma stratejileri ortaya çıkardığını göstermiştir.
- Bu çerçevenin uygulanmasını kolaylaştırmak için açık kaynaklı bir Python paketi olan optimex sunulmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract Life cycle optimization (LCO) selects optimal processes and supply chains from a set of alternatives given environmental constraints and objectives, supporting the design of sustainable systems and their transitions. However, current approaches rely on static assumptions, overlooking two interacting temporal dimensions: temporal distribution (flows are spread over time) and temporal evolution (processes and supply chains change over time). Because distribution and evolution jointly dictate the magnitude of a flow at a given time, both must be considered simultaneously to accurately optimize against cumulative environmental impacts and time-specific environmental constraints. We present a framework for time-explicit LCO that captures these interdependencies to determine optimal transition pathways. The framework tracks flow timing relative to process installation and dynamically determines flow magnitudes from time-specific process parameters and background supply chains. A case study on integrated methanol and pig iron production demonstrates how time-explicit LCO enables optimization against time-resolved environmental impacts and constraints, revealing mitigation strategies inaccessible to static approaches: prioritizing early high-efficiency technology installation to idle older processes as operational savings outweigh embodied impacts of stranded assets, and avoiding transient resource bottlenecks through diversification. To facilitate widespread application, we provide the open-source Python package optimex, enabling practitioners to design transition pathways that rigorously respect environmental limits.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Environmental Science & Technology, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Kontrol ve Sistem Mühendisliği
Control and Systems EngineeringEngineering