Extended Environmental Multimedia Modeling System (EEMMS) with Analytic Hierarchy Process for Dual Evaluation of Energy Consumption and Pollutants in Solid Waste
Notice bibliographique
Résumé
The dual assessment of environmental risks and energy consumption of solid waste is crucial for ensuring environmental safety and energy consumption management. Using risk assessment tools to inform best management practices for reclamation is very important. In this paper, a former Extended Environmental Multimedia Modeling System (EEMMS) combined with the Monte Carlo Method (MCM) of risk assessment was further used for exploring the fate and migration of pollutant leakage in the CFSWMA landfill. Specifically, MODFLOW combined with the EEMMS-MCM system has been applied using Biochemical Oxygen Demand (BOD) as a typical indicator to model the behavior of leachate components. An EEMMS-MCM integrated risk assessment for a 20-year period was conducted. The case study of BOD emissions from the CFSWMA landfill shows that even the leachate did not have a serious impact on Canadian territory during the 20 years; however, non-sorption chemicals are mainly affected by the groundwater flow, whereas sorption chemicals are affected by the partition coefficient (or sorption). Further, this study introduces energy consumption factors such as soil and surface water bodies, and constructs an integrated dual assessment framework for the environmental risks and energy consumption of pollutants. In summary, by integrating the EEMMS pollutant migration model with an environmental risk and energy consumption assessment, a dual assessment of environmental risks and energy consumption is achieved.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».