Quantification and Modelling of Fugitive Greenhouse Gas Emissions from Urban Water Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With increased commitment from the international community to reduce greenhouse gas (GHG) emissions from all sectors in accordance with the Paris Agreement, the water sector has never felt the pressure it is now under to transition to a low-carbon water management model. This requires reducing GHG emissions from grid-energy consumption (Scope 2 emissions), which is straightforward; however, it also requires reducing Scope 1 emissions, which include nitrous oxide and methane emissions, predominantly from wastewater handling and treatment. The pathways and factors leading to biological nitrous oxide and methane formation and emissions from wastewater are highly complex and site-specific. Good emission factors for estimating the Scope 1 emissions are lacking, water utilities have little experience in directly measuring these emissions, and the mathematical modelling of these emissions is challenging. Therefore, this book aims to help the water sector address the Scope 1 emissions by breaking down their pathways and influencing factors, and providing guidance on both the use of emission factors, and performing direct measurements of nitrous oxide and methane emissions from sewers and wastewater treatment plants. The book also dives into the mathematical modelling for predicting these emissions and provides guidance on the use of different mathematical models based upon your conditions, as well as an introduction to alternative modelling methods, including metabolic, data-driven, and AI methods. Finally, the book includes guidance on using the modelling tools for assessing different operating strategies and identifying promising mitigation actions. A must-have book for anyone needing to understand, account for, and reduce water utility Scope 1 emissions. ISBN: 9781789060454 (Paperback) ISBN: 9781789060461 (eBook) ISBN: 9781789060478 (ePub)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».