Impact of Pipe Material Selection on Greenhouse Gas Mitigation in Water Networks under Uncertain Discount Rates and Carbon Prices
Notice bibliographique
Résumé
The magnitude and long-term uncertainty of a carbon tax in Canada could have implications for water distribution system capital planning decisions that are made today. The objective of this paper is to assess the impact of discount rate and carbon price uncertainty on municipal water distribution infrastructure investments in Canada. A non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is coupled with the hydraulic solver EPANET2 in a single-objective optimization approach to identify network expansion solutions that minimize: i) capital cost of installing new and parallel pipes and of cleaning and lining existing pipes; ii) operation cost of electricity for pumping water; and iii) carbon cost levied on electricity used for pumping water. The optimization approach is used in a parametric analysis to examine the impact of cement-mortar ductile iron (DCLI) and polyvinyl chloride (PVC) pipe materials on reducing greenhouse gas (GHG) emissions in the all-pipes water network in Amherstview, Ontario, Canada. The Amherstview water distribution system was optimized for a range of discount rates and carbon prices reflective of possible climate change abatement strategies in Canada over the next 50-years. Preliminary results demonstrate that the discount rate and carbon price trajectories investigated had no significant influence on the total mass of GHGs emitted in the Amherstview system. Pipe material selection was also found to minimally affect the amount of GHG emitted in the Amherstview system. Insensitivity of GHG emissions in the Amherstview system to changes in discount rate and carbon tax may be attributable to a number of factors including, the use of a time-declining GHG emission intensity factor, the lack of available Canadian pipe embodied energy data and the exclusion of tank and pump sizing from the water distribution system expansion problem. Further research is needed to confirm these findings of the Amherstview study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 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 ».