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Enregistrement W2109753912 · doi:10.1186/2193-2697-3-5

A simulation-optimization approach for assessing optimal wastewater load allocation schemes in the Three Gorges Reservoir, China

2014· article· en· W2109753912 sur OpenAlexafffund
Zheng Wang, Shuiyuan Cheng, Lei Liu, Xiurui Guo, Yuan Chen, Cuihong Qin, Ruixia Hao, Jin Lu, Jijun Gao

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesMajor Science and Technology Program for Water Pollution Control and TreatmentNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceThree gorgesWastewaterPollutionPollutantWater qualityEnvironmental engineeringEngineeringEcologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Three Gorges Reservoir (TGR) has been facing deteriorated water quality issues since the construction of the Three Gorges Dam (TGD) in 1994. However, no previous studies have used a simulation-optimization assessment framework to examine the waste-load allocation patterns in the TGR area for alleviating its water pollution problem. In this study, a simulation-optimization modeling approach was developed for addressing this issue, through combining an environmental fluid dynamic code (EFDC)-based water quality simulation model and a waste-load allocation optimization model into a general framework. Results The approach was applied to a TGR section (Changshou-Fuling section) for identifying the optimal waste-load allocation schemes among its 11 wastewater discharge outlets. Firstly, the EFDC model was run to simulate the water quality response in the receiving water body under a single discharge load scenario, and the simulated COD and NH4 +-N concentrations were used to calculate the pollution mixing zone (PMZ), the pollution mixing zone per unit load (PMZPL), and sensitivity index (SI) pertaining to that outlet. These values were then used in the formulation of the waste-load allocation optimization model, with its objective being to maximize the environmental performance under constraints that existing waste discharge loads in terms of total wastewater amount, total pollutant mass, and existing PMZ size can’t be exceeded. Conclusions Modeling results give an optimal waste-load allocation ratio for each discharge outlet within the study section, and its implications to the reservoir water quality management were analyzed. It is anticipated that the develop approach can be extended to the entire TGR area for better water quality management studies and practices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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