Financial, Economic, and Environmental Analyses of Upgrading Reverse Osmosis Plant Fed with Treated Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
One of the most effective strategies to mitigate water shortages worldwide is to reuse treated wastewater for freshwater production employing reverse osmosis (RO) technology. This strategy is appropriate in urban areas of arid or semi-arid regions as it can provide a sustainable and reliable water source close to the consumers. One of the drawbacks of RO is the high variability of production costs due to the electricity intensity. In addition, depending on the electricity source, it can also result in substantial environmental costs. This study showed that upgrading pumping and RO membrane systems of a wastewater reuse plant in Cyprus can significantly alleviate these drawbacks in terms cost, water recovery rate, and air pollution. The water-recovery rate of the upgraded RO plant increased from 43.2 to 75 percent, which resulted in a substantial net financial benefit due to the reduction in the quantity of wastewater purchased and the increase in potable water produced. The upgraded system also reduced the electricity requirement from 3.63 kWh/m3 to 1.92 kWh/m3. Pollution emissions decreased substantially because of the reduction in electricity requirements. The beneficiaries of these lower emission costs are the residents of Cyprus and global society. Overall, the benefit of upgrading the plant is highly attractive with more than 65 percent annual real internal rates of return in financial and economic terms. Positive net present values are realized for all the scenarios considered.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».