Multi-Objective Decision Model for Urban Water Use: Planning for a Regional Water Reuse Ordinance
Notice bibliographique
Résumé
Paul R. Anderson - Dept. of Civil, Architectural, and Environmental Engineering, Illinois Institute of Technology. \n \nWater use in much of the Great Lakes region is not consistent with sustainable growth concepts. For example, in the past the Chicago diversion from Lake Michigan has exceeded the decreed limit, and most of the water is used in applications that do not demand high quality water. Furthermore, the water and wastewater treatment processes dissipate a substantial amount of energy. Wastewater reuse in the Chicago metropolitan area could reduce the costs of municipal (drinking) water treatment, reduce the costs of wastewater treatment, reduce the amount of water diverted from Lake Michigan, and result in significant energy savings. Comprehensive planning for wastewater reuse is a multi-objective decision process that includes diverse issues with potential conflicts. There are, for example, treatment and distribution costs for municipal (drinking) water and for treated wastewater, and these costs depend on the distance between the water source and the reuse application. Furthermore, the flow of the Chicago River system affects transportation, habitat, water quality, and hydroelectric capacity, and these issues need to be considered. Finally, there are risk management and public perception/education issues that must be addressed whenever water reuse is promoted. We are developing a multi-objective decision model for urban water use, which can lay the foundation for a water reuse ordinance in the Chicago metropolitan area. In this project, we evaluated existing technological, economic, societal, and environmental incentives and barriers to wastewater reuse. Methods and information developed from this study is being presented through planning entities (the Chicago Metropolitan Agency for Planning in northeast Illinois) and technology transfer (the Illinois Waste Management and Research Center). We expect the methodology developed in this research will also have applications and bring benefits to other established urban centers that need to plan for sustainable water use, and all regional residents who make use of Great Lakes water resources. This project is a cooperative study involving the Illinois Institute of Technology, the Chicago Municipality Agency for Planning, and the Illinois Waste Management and Research Center (now Illinois Sustainable Technology Center).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».