Notice bibliographique
Résumé
Management of wastewater treatment plants has become a major environmental and economic concern in North America because of the unprecedented deterioration of these facilities. This situation is aggravated by the lack of adequate funds for upgrading and maintenance. In 2008, Statistics Canada estimated that wastewater treatment assets have exceeded 63% of their useful life, the highest level among public infrastructure facilities. Similar studies in the United States found current wastewater treatment facilities with a near-failure average grade of D-. These facts show the urgent need for rehabilitation decision tools to keep these facilities running effectively. This dissertation aims to respond to such a pressing need by developing a performance assessment model (PAM) for the maintenance and rehabilitation of wastewater treatment plants (WWTPs) that depends on various treatment and infrastructure aspects. \nThe developed PAM is based on the evaluation of both treatment and infrastructure performance for the main treatment phases of a WWTP. The treatment performance of each phase is based on efficiency of treatment and robustness of its parameters as set by design standards. The infrastructure performance of each treatment phase is determined using infrastructure condition rating models developed by integrating the multi-attribute utility theory (MAUT) and the analytic hierarchy process (AHP).The required data for these models were collected via questionnaires from, site visits to, and interviews with experts in Canada and the United States. The results reveal that physical factors have the highest impact on deterioration of WWTP infrastructure and that pumps are the most vulnerable infrastructure unit. Deterioration curves for different infrastructure units in a WWTP are generated using sensitivity analysis, which shows the effect of age over their condition rating indexes. The treatment and infrastructure performance indexes are merged and presented in a combined condition rating index. Integer programming approach is used to optimize the rehabilitation interventions within available budget constraints with a minimum desired condition rating for each infrastructure unit. \nThe developed PAM is validated using data of three WWTPs from Canada and the United States. Managers of these WWTPs acknowledged the efficacy of the developed model outputs and deemed it systematic, straightforward, and valuable for clearly pinpointing the main problems in these WWTPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».