Energy—Water Nexus: Integration, Monitoring, KPIs Tools and Research Vision
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between water and energy is a strong one characterized as having integration and coupling as two important features. While energy is responsible for delivering water to the end-users, it needs energy in order to be generated, and water. In this paper, a thorough review is presented regarding the different relationships between water and energy in terms of (i) the significance of the close relationship between water and energy by means of water/energy generation and consumption. Water consumption, water cooling and heating must be taken into account in order to avoid the obstacles related to future use of water for energy generation; (ii) the measuring and monitoring technologies for the energy-water nexus, focusing attention on the variables that are interrelated in the water and energy sectors. In addition, the consequences of finding several parameters, unknown variables and unclear dependencies in measuring of energy usage in the applications of water usage should also be taken into account. Innovative developments including nanotechnology, biotechnology, and wireless networks, as sensor technologies, may resolve the challenges of sensing; (iii) the different key performance indication tools for assessing and quantifying this nexus by analyzing and categorizing recent case studies of the water energy nexus and applicable evaluation methods; and (iv) the different research dimensions conducted on this nexus. Hopefully, this review will contribute to the development of this nexus adding value to the field while reducing duplication efforts.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».