Towards a Circular Urban Metabolism with Sewer Wastewater Heat Recovery Systems (SWWHRS): Introducing a SWWHRS Planning Decision Support System
Notice bibliographique
Résumé
In this paper I describe how cities can reduce their dependence on fossil fuels for space and water heating by utilizing sewer wastewater heat as a low carbon energy source. I introduce the first stage of a planning decision support system for implementing sewer wastewater heat recovery systems. The model decision support system is intended for community energy planners and other relevant stakeholders to identify locations for matching sewer wastewater heat with appropriate thermal energy demand. This project demonstrates how ideal locations of sewer wastewater heat supply from municipal sewers can be matched with space/water heating demand using spatial analysis techniques and geographic information systems. This first proposed stage of a decision support system utilizes GIS to perform a site suitability analysis that can be used as the basis for further feasibility assessments in the planning of a sewer wastewater heat recovery system. Guelph, Ontario, Canada is used as a case study area. I go on to demonstrate the potential for reducing fossil fuel use in Guelph by identifying the volume of heat that can be recovered from each sewer segment and selecting several ideal locations that warrant further investigation into the feasibility of implementing a sewer wastewater heat recovery system. This proposed planning tool has potential for identifying significant carbon emission reduction opportunities in Ontario due to the large volume of natural gas consumed for space and water heating in the province`s urban residential and commercial zones and the prevalence of extensive sewer networks in all major urban areas. The decision support tool presented in this paper should however be utilized by a community energy planner in conjunction with other approaches for assessing how to reduce natural gas use for heating, as wastewater heat recovery is but one possible solution. Discussion of other approaches is beyond the scope of this research paper.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».