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Enregistrement W4405377943 · doi:10.15407/ujpe69.12.905

Desalination of Seawater. Osmotic Process for “Blue Energy” and Estimation for Desalination

2024· article· en· W4405377943 sur OpenAlexaboutno aff
Ignat Ignatov, Georgi Gluhchev, Alexander I. Ignatov

Notice bibliographique

RevueUkrainian Journal of Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater scarcityWater resourcesDesalinationEnvironmental scienceWater securityPopulationResource (disambiguation)Water resource managementFreshwater ecosystemScarcityEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seawater, a vast resource, holds fresh water that is increasingly crucial in industrially developed countries. The demand for freshwater for domestic use, agriculture, and industry in these nations far surpasses the available supplies, leading to freshwater scarcity. Your invaluable work in water resource management and environmental science, which is pivotal in addressing this issue, is greatly appreciated. This issue is not limited to specific countries in places like Israel and Kuwait, where the level of precipitation is very low, and freshwater reserves do not meet the increasing needs due to the modernization of the economy and population growth. This global relevance underscores the importance of desalination technologies as a potential solution. As we explore the potential of desalination technologies, we are presented with a promising solution to water scarcity- the vast seas and oceans as alternative water sources. This potential is particularly significant in your field of research and expertise, underscoring the relevance of this paper to your work. The countries with the cleanest drinking water usually have large freshwater reserves in lakes, rivers, underground waters, and glaciers, providing a reassuring buffer against water scarcity. Brazil, for instance, benefits from abundant freshwater from the Amazon River and its extensive basin system. Canada boasts numerous lakes and river systems. The United States include large freshwater reserves in the Great Lakes, numerous rivers, and groundwater. Colombia has large freshwater resources, primarily due to numerous rivers and groundwater. Chile is rich in glacier water, further enhancing its water security. This diverse range of water resources underscores the need for desalination technologies to supplement these sources. In Europe, the Scandinavian countries Norway and Sweden have natural resources for clean drinking water from mountain rivers and lakes. Denmark is flat, but like the other Scandinavian countries, it maintains strict environmental policies and a high-quality water supply network. Germany has a well-developed water resource management system that ensures high-quality drinking water. German drinking water typically comes from underground sources, which are considered very clean, as well as from rivers and dams. There are many glacier sources and rivers in the Alpine countries of Austria, Switzerland, and Italy. Ukraine and Romania have large amounts of drinking water from the Carpathians. Bulgaria is rich in rivers and dams. It has 141 mountain peaks with heights of over 2000 m. Some countries have extensive natural resources that help them to provide the necessary drinking water for their citizens, although distribution and accessibility may depend on regional and economic conditions. The following countries have desalination technologies for clean drinking water from seawater – Saudi Arabia, United Arab Emirates, Israel, Singapore, Australia, Spain, and California (USA).

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,267

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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