Estimation of Greenhouse Gas Emissions by the Wastewater Treatment Plant of a Locomotive Repair Factory in China
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzed greenhouse gas (GHG) emissions from a wastewater treatment plant (WWTP) that uses a combination of physical, chemical, and biological processes and estimated the emissions generated from treatment of oil-rich wastewater from a locomotive repair factory in China. The WWTP produces 526.8 t CO2-equivalent/a corresponding to 4.3 t CO2-equivalent/t oil removed. The combustion of fossil fuels for onsite energy generation is the major source of GHG, accounting for 79.7% of overall emissions. Use of chemicals for metal cleaning, flocculation, and pH control accounts for 13.4% emissions; anaerobic digestion accounts for 3.8% emissions; and the transport of solid waste and subsequent generation of landfill biogas account for 3.1% emissions. Theoretical analysis of various process design alternatives demonstrated that the recovery of biogas produced during anaerobic sludge digestion and its use as fuel reduces the emissions of GHG by 93.9 t CO2-equivalent/a, which is 15.1% of the overall emissions of the treatment plant. The use of aerobic digestion instead of anaerobic digestion in this plant did not significantly effect GHG emissions. Using anaerobic digestion for sludge treatment and releasing the generated CH4 into the atmosphere without further flaring or recovery increased GHG emissions the greatest. The reuse of waste oil and proper management of solid waste are recommended as effective ways of reducing GHG emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».