MBRs Are More Cost-effective Than Ever Before
Notice bibliographique
Résumé
MBRs Are More Cost-effective Than Ever BeforeAbstractA cost model was developed to compare the capital and 20-year lifecycle cost of MBR vs. CAS treatment technology for a greenfield WRRF. Concept designs and cost estimates were developed for six treatment performance scenarios at two design flow capacities: 20 ML/d and 200 ML/d. Compared with a prior version of this model developed in 2012, MBR has become more cost effective compared to CAS in general, most notably for less stringent treatment requirements, while the cost savings of MBR for more stringent treatment requirements has improved, but more modestly. A primary driver of this is the advancements in membrane design, primarily the reduction in air scour energy for membrane cleaning due to new diffuser technology, greater membrane packing density reducing membrane equipment costs and further reducing air scour requirements, decreased membrane cleaning requirements and longer membrane life, and increased use of gravity permeation from membranes under average day operation.A cost model was developed to compare the capital and 20-year lifecycle cost of MBR vs. CAS treatment technology for a greenfield WRRF. Concept designs and cost estimates were developed for six treatment performance scenarios at two design flow capacities: 20 ML/d and 200 ML/d. The results of the cost model was compared with a prior version of this model developed in 2012 to show how changes in technology and market impacts have made MBRs more cost effective compared to CAS than before.SpeakerYoung, ThorPresentation time16:30:0016:50:00Session time15:30:0017:00:00SessionAlternative Approaches to Intensify Secondary TreatmentSession locationRoom S404a - Level 4TopicIntermediate Level, Municipal Wastewater Treatment Design, NutrientsTopicIntermediate Level, Municipal Wastewater Treatment Design, NutrientsAuthor(s)Young, ThorAuthor(s)T. Young 1; J. Kraemer 2 ; D. Rizzuti 3; S. Malatches 4; J. Lim 5; C. Thiemig 5; T. Young 1;Author affiliation(s)GHD Inc 1; GHD Inc, Waterloo, ON 2 ; GHD Inc, Waterloo, ON 3; GHD Inc, Toronto, ON 4; Veolia Water Technologies & Solutions, Oakville, ON 5; Veolia Water Technologies & Solutions, Oakville, ON 5; GHD Inc, Bowie, MD 1;SourceProceedings of the Water Environment FederationDocument typeConference PaperPublisherWater Environment FederationPrint publication date Oct 2023DOI10.2175/193864718825159019Volume / Issue Content sourceWEFTECCopyright2023Word count8
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».