As described by Sills et al., the m

As described by Sills et al., the most effective way to evaluate uncertainty in the TEA/LCA results is to incorporate specific uncertainty ranges for every single parameter in the study [22]. However, that approach was unmanageable for this study because there are more than 80 independent variables, 20 end-to-end cases, and three assessment efforts (energetic,economic, and environmental), all of which would need unique uncertainty functions for each variable. Furthermore, many of the parameters do not have a well-known uncertainty range.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตามที่อธิบายไว้โดย al. et Sills วิธีมีประสิทธิภาพสูงสุดในการประเมินความไม่แน่นอนในผล ชา/LCA จะรวมความไม่แน่นอนบางช่วงสำหรับทุกพารามิเตอร์เดียว [22] การศึกษา อย่างไรก็ตาม วิธีไม่สามารถจัดการศึกษานี้เนื่องจากมีตัวแปรอิสระกว่า 80 กรณีสิ้นสิ้นสุด 20 และ 3 ประเมินความพยายาม (มีพลัง เศรษฐกิจ และสิ่งแวดล้อม), ซึ่งทั้งหมดต้องฟังก์ชันเฉพาะความไม่แน่นอนในแต่ละตัวแปร นอกจากนี้ หลายพารามิเตอร์ได้ช่วงรู้จักความไม่แน่นอน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตามที่อธิบาย Sills et al., วิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการประเมินความไม่แน่นอนในผลการชา / LCA คือการรวมความไม่แน่นอนโดยเฉพาะช่วงที่ทุกพารามิเตอร์เดียวในการศึกษา [22] แต่วิธีการที่เป็นที่ไม่สามารถจัดการการศึกษาครั้งนี้เพราะมีกว่า 80 ตัวแปรอิสระ 20 กรณีแบบ end-to-end และสามความพยายามประเมิน (พลังทางเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อม) ซึ่งทั้งหมดนี้จะต้องฟังก์ชั่นความไม่แน่นอนที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละตัวแปร . นอกจากนี้หลายพารามิเตอร์ที่ไม่ได้มีช่วงความไม่แน่นอนที่รู้จักกันดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตามที่อธิบายไว้โดย Sills et al . , วิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเพื่อประเมินความไม่แน่นอนในชา / LCA ผลคือรวมความไม่แน่นอนบางช่วงทุกพารามิเตอร์เดียวในการศึกษา [ 22 ] อย่างไรก็ตาม วิธีการคือการศึกษา เพราะไม่สามารถควบคุมตัวแปรอิสระมีมากกว่า 80 , 000 20 ราย และ 3 ) ความพยายาม ( พลังทางเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อมซึ่งทั้งหมดจะต้องการฟังก์ชั่นไม่แน่นอนที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแต่ละตัวแปร นอกจากนี้ จำนวนมากของพารามิเตอร์ไม่มีช่วงความไม่แน่นอนที่รู้จักกันดี