A Reclaimed Wastewater Allocation Optimization Model for Agricultural Irrigation
Notice bibliographique
Résumé
Climate change, pollution, civil conflicts, political instability, and a high rate of population growth all contribute to water shortages in Iraq which are predicted to increase in the future. Due to the importance of agriculture in Iraq which forms more than 75 percent of total demand, a sustainable agricultural water allocation scheme is necessary to find practical and applicable water conservation measures that helps mitigate the impact of potential droughts and water shortages. An agricultural irrigation reclaimed wastewater allocation optimization model was developed to optimally allocate crops and reclaimed wastewater (RW) on cultivated farmlands in order to maximize the net benefit. The optimization model is formulated using mixed-integer nonlinear programming (MINLP) solved by the branch and reduce optimization navigator (BARON) in the general algebraic mathematical solver (GAMS). The model maximizes the net farm income to determine the cultivated crop assigned to each farmland using three types of reclaimed wastewater (RW); tertiary treated wastewater; secondary treated wastewater; and primary treated wastewater. Constraints in the optimization model include: (1) reclaimed wastewater availability constraints and (2) irrigated farmlands constraints. The optimization model has been applied to 7045 hectares of farms located in the Alrustumia district to the south east of Baghdad, Iraq with 5.5 × 105 m3/d of treated wastewater. The use of tertiary treated wastewater provided the greatest net benefit under most scenarios evaluated while primary effluent provided the lowest net benefit as only low value crops could be cultivated.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».