A Fuzzy Approach to Analyze Data Uncertainty in the Life Cycle Assessment of a Drinking Water System
Notice bibliographique
Résumé
Water is an important element in the urban environment, and urban water distribution relies mostly on centralized systems. The life cycle assessment (LCA) of these systems refers to their environmental impacts throughout their life cycle and can have significant data uncertainties. Additionally, limited studies on drinking water treatment and distribution systems are available in the literature, especially those considering a sensitivity or uncertainty analysis. In this context, this study aims to evaluate the effect of the uncertainty in input data on the final environmental impacts of water treatment and distribution systems in the city of Penticton (CA). To analyze data uncertainty, this work implements a fuzzy method coupled with the weighted product method (WPM) to estimate life cycle impact. Additionally, a comparison between the life cycle impact and ReCiPe endpoint single score is presented to understand how sensitive those indicators are to data uncertainties. The results indicate that the most sensible life cycle stage is the water treatment and distribution use, with variations from 3 to 15%, mainly resulting from the chemical analysis in the use phase. Additionally, the WPM methodology presented a deviation from 60 to 378% when considering the individual life cycle stages. The total LCA presented higher robustness to the changes, with 1–8% variations in the midpoint categories. However, the WPM disparities ranged from 80 to 410% in the midpoint categories. Finally, the comparisons between the final aggregation scores show lower sensitivity in the SimaPro single-score indicator.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».