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Enregistrement W2009927384 · doi:10.2166/wst.2013.681

Reductions in greenhouse gas (GHG) generation and energy consumption in wastewater treatment plants

2013· article· en· W2009927384 sur OpenAlexaff
Laleh Yerushalmi, Omid Ashrafi, Fariborz Haghighat

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasWaste managementSewage treatmentEnvironmental scienceChemical oxygen demandGreenhouse gasAnaerobic exerciseWastewaterEffluentFossil fuelEnergy recoveryAnaerobic digestionEnvironmental engineeringPulp and paper industryChemistryMethaneEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenhouse gas (GHG) emission and energy consumption by on-site and off-site sources were estimated in two different wastewater treatment plants that used physical-chemical or biological processes for the removal of contaminants, and an anaerobic digester for sludge treatment. Physical-chemical treatment processes were used in the treatment plant of a locomotive repair factory that processed wastewater at 842 kg chemical oxygen demand per day. Approximately 80% of the total GHG emission was related to fossil fuel consumption for energy production. The emission of GHG was reduced by 14.5% with the recovery of biogas that was generated in the anaerobic digester and its further use as an energy source, replacing fossil fuels. The examined biological treatment system used three alternative process designs for the treatment of effluents from pulp and paper mills that processed wastewater at 2,000 kg biochemical oxygen demand per day. The three designs used aerobic, anaerobic, or hybrid aerobic/anaerobic biological processes for the removal of carbonaceous contaminants, and nitrification/denitrification processes for nitrogen removal. Without the recovery and use of biogas, the aerobic, anaerobic, and hybrid treatment systems generated 3,346, 6,554 and 7,056 kg CO(2)-equivalent/day, respectively, while the generated GHG was reduced to 3,152, 6,051, and 6,541 kg CO(2)-equivalent/day with biogas recovery. The recovery and use of biogas was shown to satisfy and exceed the energy needs of the three examined treatment plants. The reduction of operating temperature of the anaerobic digester and anaerobic reactor by 10°C reduced energy demands of the treatment plants by 35.1, 70.6 and 62.9% in the three examined treatment systems, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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