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Enregistrement W4393254831 · doi:10.2118/218960-ms

Use of the Life Cycle Approach for the Evaluation of Industrial Water Management Alternatives

2024· article· en· W4393254831 sur OpenAlexaff
J. S. Boeira, Anne‐Marie Boulay, Matthieu Jacob, D. Dardor, Pierre Pedenaud, Manuele Margni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct life-cycle managementComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a context of more and more stress on the water resource, the industries are pushed to improve their water efficiency. Water management must reconcile legal requirements with technical and environmental performances to ensure that one does not compromise the other. Therefore, a fundamental question arises: What are the environmental impacts associated with different industrial water management alternatives? To address this inquiry, this research conducts a case study, analyzing different water management alternatives using a Life Cycle Analysis approach. A Combined Cycle Power Plant was chosen due to its simplicity and significance in terms of water use. The scenarios compared are based on the functional unit "managing water necessary to produce 1 MWh of electricity". Only water treatment associated structure, energy and chemicals to fulfill the defined functional unit were considered. Three distinct water recovery systems were analyzed and subsequently combined with different water supply and release options. Zero-recovery scenario, representing base case; partial recovery scenario through reverse osmosis, and total recovery scenario under Zero Liquid Discharge, in which thermo-distillation is applied. Furthermore, all scenarios were virtually reassigned to another water-scarce context for a more comprehensive geographical sensitivity analysis. In this research a Life Cycle Analysis was performed. Results are presented as carbon footprint (in CO2-eq) and water footprint (in m3 world-eq using AWARE) as mid-point indicators. A damage assessment has also been conducted to evaluate the relative contribution of global warming potential and water scarcity relative on Human Health and Ecosystem Quality Areas of Protection, among the contribution of all other midpoint impact categories. Withdrawn and released water volumes decrease with higher recovery rates while water consumption remains unaltered. Thus, the water footprint, based on freshwater consumption, substantially changes with different recovery rates only if non-freshwater resource is involved. CO2-equivalent emissions are caused mainly due to natural gas burned to produce the required electricity. Human health impacts are primarily dominated by global warming potential in non-water-scarce or highly developed countries. In this aspect, lower energy intensive water treatment routes should be prioritized over freshwater savings. However, the water scarcity footprint impacts dominate human health impacts for scarce and less developed countries. Thus, freshwater savings become important in those cases. Ecosystem quality exhibits lower geographical variation compared to human health impacts, and the differences between scenarios are dominated by global warming potential variation. Recycling does not necessarily lead to lower water scarcity footprints and can result in higher greenhouse gas emissions. It is crucial to consider the water scarcity context and trade-offs before making decisions about water management. Legislation based solely on water withdrawal and release volumes may lead to undesirable environmental impacts, beyond not ensuring water savings. Nevertheless, when debating water management options, the present work aims to facilitate informed decision-making regarding potential environmental impacts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,161 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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