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Enregistrement W2997697343 · doi:10.3390/en13010208

Planning an Energy–Water–Environment Nexus System in Coal-Dependent Regions under Uncertainties

2020· article· en· W2997697343 sur OpenAlexaff
Cong Chen, Lei Yu, Xueting Zeng, Guohe Huang, Yongping Li

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Social Science Foundation
Mots-clésWater-energy nexusNexus (standard)CoalStochastic programmingAutoregressive integrated moving averageEnvironmental scienceRange (aeronautics)Energy planningFuzzy logicEnvironmental engineeringElectricityMonte Carlo methodEngineeringComputer scienceMathematical optimizationRenewable energyWaste managementMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy, water, and environment are inextricably interwoven in the complex social and economic networks. This study proposes an optimization model for planning the energy–water–environment nexus system (EWENS) through incorporating the linear autoregressive integrated moving average model prediction model (ARIMA), Monte Carlo simulation, chance-constrained programming (CCP), and type-2 fuzzy programming (T2FP) into one general framework. This method effectively tackles type-2 fuzzy set and stochastic uncertainties. The proposed model can quantitatively explore the interconnections between water, energy, and environment systems and generate an optimized solution for EWENS. The proposed model was applied to a coal-dominated region of China, i.e., Inner Mongolia. Several findings and policy implications were obtained. First, the total water supply for energy-generating activities will range from 1368.10 × 106 m3 to 1370.62 × 106 m3, at the end of planning periods. Second, the electricity for water supply will range from 2164.07 × 106 kWh to 2167.65 × 106 kWh at the end of the planning periods, with a growth rate of 46.06–48.72%. Thirdly, lifecycle carbon dioxide emission (LCDE) is projected to range from 931.85 × 106 tons to 947.00 × 106 tons at the end of the planning periods. Wastewater and SO2, NOx, and particulate matter (PM) emissions are projected to be 42.72 × 103–43.45 × 103 tons, 183.07 × 103–186.23 × 103 tons, 712.38 × 103–724.73 × 103 tons, and 38.14 × 103–38.80 × 103 tons at the end of the planning periods. Fourthly, as the largest electricity-exporting city of China, Inner Mongolia’s electricity outflows will export 1435.78 × 106 m3 of virtual water to other regions, implying that Inner Mongolia is pumping its important water resource to support other regions’ electricity demands. Finally, high carbon mitigation levels can effectively optimize the electricity power mix, reduce consumption amounts of water and coal, and mitigate air pollutants, wastewater, and LCDE. The obtained results provide useful information for managers to develop a sustainability plan for the EWENS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
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Résumé présentoui

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