Cost comparison of full-scale water reclamation technologies with an emphasis on membrane bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
The paper assesses the costs of full-scale membrane bioreactors (MBRs). Capital expenditures (CAPEX) and operating expenses (OPEX) of Spanish MBR facilities have been verified and compared to activated sludge plants (CAS) using water reclamation treatment (both conventional and advanced). Spanish MBR facilities require a production of 0.6 to 1.2 kWh per m3, while extended aeration (EA) and advanced reclamation treatment require 1.2 kWh per m3. The energy represents around 40% of the OPEX in MBRs. In terms of CAPEX, the implementation costs of a CAS facility followed by conventional water reclamation treatment (physical–chemical + sand filtration + disinfection) ranged from 730 to 850 €.m−3d, and from 1,050 to 1,250 €.m−3d in the case of advanced reclamation treatment facilities (membrane filtration) with a capacity of 8,000 to 15,000 m3d−1. The MBR cost for similar capacities ranges between 700 and 960 €.m−3d. This study shows that MBRs that have been recently installed represent a cost competitive option for water reuse applications for medium and large capacities (over 10,000 m3d−1), with similar OPEX to EA and conventional water reclamation treatment. In terms of CAPEX, MBRs are cheaper than EA, followed by advanced water reclamation treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».