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Enregistrement W2170271147 · doi:10.1002/bit.24544

Comparison of different modeling approaches to better evaluate greenhouse gas emissions from whole wastewater treatment plants

2012· article· en· W2170271147 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEmpirical modellingAnaerobic digestionEnvironmental scienceBenchmark (surveying)MethaneNitrous oxideSewage treatmentCarbon dioxideProcess (computing)Environmental engineeringWastewaterBiochemical engineeringChemistryComputer scienceEngineeringSimulationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New tools are being developed to estimate greenhouse gas (GHG) emissions from wastewater treatment plants (WWTPs). There is a trend to move from empirical factors to simple comprehensive and more complex process-based models. Thus, the main objective of this study is to demonstrate the importance of using process-based dynamic models to better evaluate GHG emissions. This is tackled by defining a virtual case study based on the whole plant Benchmark Simulation Model Platform No. 2 (BSM2) and estimating GHG emissions using two approaches: (1) a combination of simple comprehensive models based on empirical assumptions and (2) a more sophisticated approach, which describes the mechanistic production of nitrous oxide (N(2) O) in the biological reactor (ASMN) and the generation of carbon dioxide (CO(2) ) and methane (CH(4) ) from the Anaerobic Digestion Model 1 (ADM1). Models already presented in literature are used, but modifications compared to the previously published ASMN model have been made. Also model interfaces between the ASMN and the ADM1 models have been developed. The results show that the use of the different approaches leads to significant differences in the N(2) O emissions (a factor of 3) but not in the CH(4) emissions (about 4%). Estimations of GHG emissions are also compared for steady-state and dynamic simulations. Averaged values for GHG emissions obtained with steady-state and dynamic simulations are rather similar. However, when looking at the dynamics of N(2) O emissions, large variability (3-6 ton CO(2) e day(-1) ) is observed due to changes in the influent wastewater C/N ratio and temperature which would not be captured by a steady-state analysis (4.4 ton CO(2) e day(-1) ). Finally, this study also shows the effect of changing the anaerobic digestion volume on the total GHG emissions. Decreasing the anaerobic digester volume resulted in a slight reduction in CH(4) emissions (about 5%), but significantly decreased N(2) O emissions in the water line (by 14%).

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,550

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,175 · 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