Waste-to-Energy Generation: Complex Efficiency Analysis of Modern Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Recycling of Municipal Solid Waste (MSW) is a significant challenge all over the world. Waste-to-Energy generation solves the problem of MSW recycling and produces power for urban territories. In this study, the researchers implemented complex economic and ecological efficiency analyses of modern Waste-to-Energy technologies. The fundamental challenge of modern Waste-to-Energy generations is finding the balance between economics, ecology, and productivity. Thus, to assess the effectiveness of various thermal technologies, statistics from enterprises were used. The Balanced Scorecard (BSC) method was implemented to calculate an integral effectiveness of a particular Waste-to-Energy technological approach. Environmental and economic analysess of thermal MSW disposal technologies was carried out by selecting the data from at least 146 functioning plants in Canada, China, Finland, France, Germany, Italy, Japan, the Netherlands, Sweden, and Thailand. The research results confirm that gasification technology was the most promising and the most environmentally and cost effective. Incineration Moving Grate technology was the least effective and attractive Waste-to-Energy technology according to the results of the environmental and economic efficiency assessments. The research results can be used for urban planning in waste recycling projects and the new energy national and municipal agenda. The research results can also be useful for municipal strategic energy and sustainable plans and programs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».