Evaluation of Groundwater Remediation Technologies Based on Fuzzy Multi-Criteria Decision Analysis Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Petroleum is an essential resource for the development of society and its production is huge. There is a great risk of leakage of oil during production, refining, and transportation. After entering the environment, the oil pollutants will be a great threat to the environment and may endanger human health. Therefore, it is very important to remediate oil pollution in the subsurface. However, it is necessary to choose the appropriate remediation technology. In this paper, 18 technologies are evaluated through constructing a parameter matrix with each technology and seven performance indicators, and a comprehensive analysis model is presented. In this model, four MCDA methods are used. They are SWA (Simple Weighted Addition Method), WP (Weighted Product Method), CGT (Cooperative Game Theory), and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). Mean ranking and Borda ranking methods are used to integrate the results of SWA, WP, CGT, and TOPSIS. Then two selection priorities of each method (mean ranking and Borda ranking) are obtained. The model is proposed to help decide the best choice of remediation technologies. It can effectively reduce contingency, subjectivity, one-sidedness of the traditional methods and provide scientific reference for effective decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».