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Enregistrement W1917289547 · doi:10.1139/l2012-109

A model for analyzing water reuse and resource recovery potential in urban areas

2012· article· en· W1917289547 sur OpenAlexaffvenueabout
Ryan Thoren, J. W. Atwater, Pierre R. Bérubé

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseEnvironmental scienceReclaimed waterWater balanceSolverWater qualityResource (disambiguation)Environmental engineeringWastewaterWater resource managementComputer scienceWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expansion and densification of urbanized areas can lead to increased pressure on an area’s water and wastewater infrastructure. This paper presents an optimization model using geographic information systems to locate potential sources and sinks of reclaimed water within an urbanized area. A mathematical solver then maximizes the water reuse using a set of constraints on mass balance, water quality, and electricity used for pumping. Three variations of the model are applied to Vancouver, British Columbia. The first scenario identifies a number of potential industrial sources and sinks for direct cascading with a total potential water savings of 133 400 m 3 /year. With the implementation of a satellite water reclamation facility in scenario 2, water recycling potential is increased to a maximum of 613 800 m 3 /year. Scenario 3 expands to include the non-industrial water users and the potential for water reuse is increased to a maximum of 969 200 m 3 /year.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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