Development Of A Guideline For Integrating Municipal Infrastructure Asset Management With Wastewater Energy Recovery Systems
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater energy recovery systems (WWERS) cycle residual heat from sewers back into a space for temperature conditioning. Using recovered energy instead of fossil fuels is a sensible direction towards a circular economy. Existing literature, while rich in technical considerations, does not analyze the decision-making process related to the wastewater infrastructure changes. Therefore, the purpose of this research was to bridge this gap in the literature through the development of a planning guideline, targeted to municipal owners of wastewater infrastructure. The proposed planning guideline was then applied to the Regional Municipality of York, a two-tier municipality in Ontario, Canada as a case study. The case study demonstrated the efficacy of the guideline, using publicly available municipal data to discern feasibility of centralized WWERS. Results may aid municipalities or WWERS proponents in advancing to a more widespread use, as an effective first step in bridging academic literature with often-stated municipal goals of increased sustainability of infrastructure systems.
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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 | 0,018 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».