A dynamic modelling approach to evaluate GHG emissions from wastewater treatment plants
Notice bibliographique
Résumé
The widened scope for wastewater treatment plants (WWTP) to consider not only water quality and cost, but also greenhouse gas (GHG) emissions and climate change calls for new tools to evaluate operational strategies/treatment technologies.The IWA Benchmark Simulation Model no. 2 (BSM2) has been widely used within the scientific community for the unbiased comparison of control strategies in wastewater treatment facilities.In this paper, the default set of BSM models is extended with a set of comprehensive dynamic approaches that estimate the most significant on-site (secondary treatment, sludge processing) and off-site (net energy use, embedded chemicals, sludge disposal) sources of GHG emissions.The case study presented here calculates and discusses the changes in the effluent quality (EQI) and operational cost (OCI) indices and the formation of carbon dioxide (CO 2 ), methane (CH 4 ) and nitrous oxide (N 2 O) when modifying the percentage of total suspended solids (TSS) removal efficiency in the primary clarifier (PRIM).Simulations show that high PRIM efficiency decreases the quantity of TSS entering the activate sludge (AS) section leading to lower operational cost due to better energy recovery (and subsequent reduced GHG emissions) in the sludge line, but increases the overall N 2 O emissions due to the low C/N ratio as a trade-off.Overloading of the bioreactors as a result of poor PRIM performance: i) increases the biogenic CO 2 emissions from BOD oxidation and biomass decay in the AS section; ii) increases off-site CO 2 emissions due to higher energy demand during the nitrification stage; and, iii) reduces energy recovery from settled organics.The reported results emphasize the importance of a plant-wide approach and the need to consider the interactions between the different treatment units when evaluating the global warming potential (GWP) of a WWTP.Finally, the paper demonstrates the potential of using the proposed approach as a general model-based tool for determining the most sustainable WWTP operational strategies, which is essential in a water sector where climate change, energy and sustainability are key challenges to be tackled.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».