Greenhouse Gas Emission and Energy Consumption in Wastewater Treatment Plants: Impact of Operating Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas (GHG) emission and energy consumption were estimated in wastewater treatment plants using an elaborate mathematical model that included coagulation/flocculation, anaerobic digester, nitrification/denitrification, and biogas recovery. The examined treatment systems used aerobic, anaerobic, and hybrid biological processes. The impact of pertinent operating parameters including reactor temperature, solid retention time (SRT), primary clarifier underflow rate, and biochemical oxygen demand concentration on GHG emission and energy consumption were investigated, leading to the identification of controlling operating parameters and adequate strategies to reduce GHG emission and energy consumption. The overall GHG emission was 3152, 6051, and 6541 kg CO 2 ‐equivalent/day, while the estimated energy consumption amounted to 4028, 2017, and 3084 MJ/day in the three examined systems, respectively. Parametric studies showed that the best strategy to reduce GHG emission and energy consumption would result from 12% increase in the bioreactor temperature in the aerobic system, 10% increase of the bioreactor temperature and five days increase of SRT in the anaerobic system, and 10% increase of temperature and five days reduction of SRT in the anaerobic bioreactor of the hybrid system. Additional reductions in the GHG emission and energy consumption would result from 50% increase of the primary clarifier underflow rate.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».