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Enregistrement W4416608145 · doi:10.54963/neea.v4i2.1644

Solar PV System Design for Enhancing Sustainability in SWRO Desalination: The Deir El‑Balah Case Study

2025· article· W4416608145 sur OpenAlexaboutno aff
Amjad Mizyed

Notice bibliographique

RevueNew Energy Exploitation and Application · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemDesalinationSustainabilityElectricityFossil fuelSolar energySolar desalinationResilience (materials science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gaza Strip faces a dual challenge of severe freshwater scarcity and chronic electricity shortages, constraining the operation of critical infrastructure such as seawater desalination plants. This study investigates the design and feasibility of integrating a solar photovoltaic (PV) system into the Deir El-Balah seawater reverse osmosis (SWRO) desalination plant to enhance sustainability, reduce dependency on external electricity supplies, and minimize environmental impacts. Using the Helioscope simulation tool, both on-grid and off-grid scenarios were evaluated to assess system performance under local solar conditions. The optimized design requires 2,663 Canadian Solar HiKu CS3W-415P modules with Enphase M250 inverters, yielding a total installed capacity of 1.11 MWp and an AC output of 639 kW. Modules were allocated across rooftop structures and ground-mounted plots to maximize land-use efficiency. The system can meet the plant’s daily demand of approximately 1,100 kWh, thereby reducing reliance on fossil fuels and mitigating greenhouse gas emissions. Beyond technical performance, the integration of solar PV offers strategic benefits, including cost savings, improved energy security, and alignment with global sustainability agendas. The findings highlight the potential of renewable-powered desalination to contribute to Sustainable Development Goals (SDGs 6, 7, and 13) while advancing resilience and energy–water security in resource-constrained regions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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