MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392906701 · doi:10.32920/25412803

Energy, Performance, and Reliability Analysis of Wastewater Treatment Plants in Small Communities in Ontario

2024· preprint· en· W4392906701 sur OpenAlexaffabout
Mohammad Elassar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformance indicatorEffluentActivated sludgeEnvironmental scienceSewage treatmentReliability (semiconductor)Rotating biological contactorWastewaterAerationEnergy consumptionPollutantEnvironmental engineeringTroubleshootingReliability engineeringEngineeringWaste managementEcologyBusinessBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents energy and reliability analyses of eight wastewater treatment plants operating in small communities in Ontario, Canada. Five different treatment technologies were investigated; namely, rotating biological contactor (RBC), sequencing batch reactor (SBR), membrane bioreactor (MBR), lagoon, and extended aeration activated sludge process (EAAS). Key performance indicators (KPIs) were used to quantify a specific consumption of energy in WWTPs per unit of pollutant removed. It was found that RBC plants showed a distinctive advantage for all energy KPI assessed, while SBR plants yielded the highest values of energy KPIs. Analyses of the expected percentage of compliance with discharge standards based on WWTPs performance records showed that few WWTPs achieved reliability levels over 95% under the current operating and maintenance conditions. Process modelling for one of the RBCs plants using Biowin software was used as an effective tool to accurately simulate effluent quality, predict treatment performance, and troubleshoot operational problems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWastewater Treatment and Nitrogen Removal→Travaux en français237 207→