Life cycle assessment of decentralized greywater treatment systems with reuse at different scales in cold regions
Notice bibliographique
Résumé
Decentralized source-separated wastewater treatment systems offer an attractive alternative to conventional centralized wastewater treatment systems in various regions, yet few system analyses specifically address decentralized greywater treatment over different scales. Here we present a comparative life cycle assessment (LCA) and focus on global warming potential (GWP), eutrophication potential (EUP) and human health – carcinogenic potential (HHCP) of decentralized greywater management systems at different scales for a hypothetical community in a cold (winter) region. To provide a comparison between nature-based and engineered greywater treatment solutions, constructed wetlands (CW) and membrane bioreactors (MBR), respectively, were investigated at three different scales; community (3500 person equivalent [PE]), neighborhood (350 PE) and household (a single household [up to 5 PE]). Conventional centralized wastewater treatment was also included as a business-as-usual (BAU) scenario. In the MBR scenarios, greywater reuse was also considered for multiple non-potable applications due to its high-quality effluent and subsurface garden irrigation was considered for reuse in the CW scenarios. For scenarios with the same treatment technology, larger scales reduced GWP, EUP and HHCP up to 57 kg CO2-eq.PE−1.y−1, 0.2 kg N-eq.PE−1.y−1 and 5.3E-6 CTUh.PE−1.y−1, respectively, despite the need for more extensive wastewater networks. The CW scenarios at community and neighborhood scales outperformed the MBR and BAU scenarios for greywater treatment, while the community-scale MBR scenario may be environmentally preferable when large amount of greywater can be reused. The scale of decentralized systems, quantity of water reused and mix of electricity technologies all played important roles in determining GWP, EUP and HHCP values.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».