Toward Enhancing Wastewater Treatment with Resource Recovery in Integrated Assessment and Computable General Equilibrium Models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Sustainable water management is essential to increasing water availability and decreasing water pollution. The wastewater sector is expanding globally and beginning to incorporate technologies that recover nutrients from wastewater. Nutrient recovery increases energy consumption but may reduce the demand for nutrients from virgin sources. We estimate the increase in annual global energy consumption (1,100 million GJ) and greenhouse gas emissions (84 million t CO 2 e) for wastewater treatment in the year 2030 compared to today’s levels to meet sustainable development goals. To capture these trends, integrated assessment and computable general equilibrium models that address the energy-water nexus must evolve. We reviewed 16 of these models to assess how well they capture wastewater treatment plant energy consumption and GHG emissions. Only three models include biogas production from the wastewater organic content. Four explicitly represent energy demand for wastewater treatment, and eight include explicit representation of wastewater treatment plant greenhouse gas emissions. Of those eight models, six models quantify methane emissions from treatment, five include representation of emissions of nitrous oxide, and two include representation of emissions of carbon dioxide. Our review concludes with proposals to improve these models to better capture the energy-water nexus associated with the evolving wastewater treatment sector.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle