Wastewater Treatment Plant Network Design Using a Multiscale Two-Stage Mixed Integer Stochastic Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Design of wastewater treatment plant (WWTP) networks can be complicated by the existence of various uncertainties and multiscale nature of the planning process. This article presented a multiscale two-stage mixed integer stochastic (MSTMIS) model for optimal design of WWTP networks under uncertainty. The model was first formulated by a general two-stage stochastic nonlinear programming problem and solved by genetic algorithm to obtain the deterministic single nominal scenario and fix the first-stage long-term decisions. A sensitivity analysis was then used to select the most influential parameters, from which second-stage short-term decisions were finalized by generating stochastic scenarios. A real-world case study on development of a WWTP network in the metropolitan area of St. John's, Canada was conducted to examine the efficacy of the proposed model. Optimization results indicated that the total cost over a 20-year span was optimized at $8.28 × 10 7 by the MSTMIS model, which is lower than that optimized by the traditional one-stage solution algorithm. The proposed MSTMIS model can simultaneously address the challenges posed by uncertainty and multiscale nature and, thus, provide the decision makers more confidence in making economic decisions related to WWTP network design.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».