Techno-economic assessment of different renewable energy integration scenarios in a cold climate wastewater treatment plant
Notice bibliographique
Résumé
Energy demand of wastewater treatment plants (WWTPs), situated in cold climates, primarily pertain to leachate heating and air blowers essential for oxygenation of the aeration pools. Few studies have explored integration of passive and/or renewable energy sources to mitigate energy consumption of WWTPs' energy systems. Yet, the optimum integration scenario remains indeterminate. To address this, techno-economic assessments of diverse integration options, including solar PV panels + electric batteries, solar-assisted ground-source heat pump (SAGSHP), and high pressure underground compressed air storage tanks (UCASTs) are undertaken. The influence of the heat pump's coefficient of performance (COP), and stored air pressure in the high-pressure tanks are discussed for a medium size WWTP with an average effluent capacity of 300 m 3 day −1 , located in Quebec, Canada. The results reveal that solar PV panel + lithium-ion batteries are a better option in comparison to the UCASTs in case of passive aeration during a power outage in winter. Also, the all-included holistic scenario of integrating renewable solar energy (both PV and thermal), SAGSHP, and electric batteries results in a payback period of 6.3 years with an internal rate of return and total annual cost of 15.5 % and 269 k$, respectively. This scenario can be considered as the best energy integration scenario. • Different renewable energy integration scenarios are evaluated tecno-economically. • Feasibility of passive aeration via underground compressed air tanks is scrutinized. • Heat pumping for leachate heating saves required energy cost up to 80 %. • Lithium-ion batteries are the best solution for aeration during winter power outage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».