Waste-to-energy potential in the Western Province of Saudi Arabia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Waste-to-energy (WTE) is a viable option for municipal solid waste (MSW) management and a renewable energy source . MSW is a chronic problem in Saudi Arabia and more specifically in Saudi Urban areas. The MSW practices in KSA are simply done by collecting the waste and dumping it in open landfill sites. KSA is considering WTE as a potential renewable energy source that can contribute to electricity demand in the Kingdom. This research aims to assess potential contribution of WTE facility to meet electricity demand in the three main cities in the Western Province of Saudi Arabia and to provide an alternative solution to landfills. Three scenarios for WTE utilization were developed: Mass Burn, Mass Burn with recycling, and refused derived fuel (RDF) with biomethanation. The Mass Burn scenario implies full waste stream incineration ; the Mass Burn with recycling scenario considers segregation of reusable materials and the waste leftover for incineration; while RDF with biomethanation considers segregation of general waste stream into inorganic and organic waste and utilizes organic waste for biomethanation and inorganic for RDF. The analyses were completed for Jeddah, Makkah, and Madina cities; with current total population of about 6.3 million. The results show that Jeddah has the potential to produce about 180 MW of electricity based on incineration scenario; about 11.25 MW based on incineration with recycling scenario; and about 87.3 MW based RDF with biomethanation scenario by the year 2032. These values and other two cities values are based on theoretical ideals and they help in identifying the optimal WTE techniques for each city.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle