Investigating waste to energy potential in the eastern region, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The Eastern Province of the Kingdom Saudi Arabia is the most important region economically and has a total population of about 6 million. The region witnessed massive socio-economic development over the last four decades which has produced substantial increase in municipal solid waste (MSW) generation and electricity demand. This research assesses the potential value of Waste-to-Energy (WTE) in alleviating the MSW and electricity demand challenges in the region. Two scenarios for WTE deployment were developed and projected up to the year 2035: The first scenario is Mass Burn and the second is Mass Burn with Recycling. The Mass Burn scenario implies complete incineration of the waste stream while Mass Burn with Recycling considers segregation of reusable materials and incinerates the leftover of the waste stream. The annual MSW generation was about 3 million ton/year. The MSW consists of organic food, agriculture and garden waste (48.21%), paper and cardboard (1.03%), plastics (5.8%), glass (6.8%), wood (9.63%) textiles (5.77%) and others (22.31%). The study shows that the Mass Burn scenario has the potential to generate about 272 MW of electricity in 2035, while Mass Burn with Recycling has the potential to generate about 81 MW. The potential electrical generation coupled with the environmental values of the WTE, shows the substantial benefits of WTE facilities to eastern region. The results shall assist the decision makers in the region to deploy WTE facility in the region. Further investigations are recommended to evaluate the two scenarios based on socio-economic, technical, and environmental criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».