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Enregistrement W7112296148

GHG emissions of a WWTP. Methods and methodologies for future calculations. Case Study with the Glanua Group Ltd.

2024· dissertation· en· W7112296148 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversidade Nova de Lisboa's Repository (Universidade Nova de Lisboa) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Policies and Emissions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Greenhouse gasMedium termProcess (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aumento das emissões de gases com efeito de estufa, contribuindo para o aquecimento global através do efeito de estufa. As ETAR são responsáveis por emissões de GEE durante várias fases dos seus processos, tornando a quantificação e inventariação exactas dessas emissões essenciais para os esforços de mitigação. Este estudo centra-se na quantificação das emissões das ETARs utilizando três metodologias consagradas, avaliando o seu desempenho e aplicabilidade. As metodologias utilizadas foram: Refinamento de 2019 das diretrizes do IPCC de 2006 e a Ferramenta de Inventário de GEE, que calculam as emissões usando factores de emissão e foi aplicada a dados de quatro ETARs reais em Toronto e, o Modelo de Bridle, um modelo matemático para quantificação de emissões, que foi aplicado a quatro cenários hipotéticos. Os resultados revelaram conhecimentos fundamentais. A metodologia do IPCC demonstrou que as ETAR maiores emitem mais GEE em geral, dada a sua dependência de cálculos orientados para a escala. A Ferramenta de Inventário de GEE assinalou que, embora a maior estação tivesse as emissões totais mais elevadas, uma ETAR com 3 vezes menos população produziu as emissões per capita mais elevadas devido à utilização de processos de tratamento complexos. O modelo Bridle forneceu uma perspetiva granular, mostrando como populações mais pequenas e a complexidade dos processos podem amplificar as emissões per capita. Esta investigação conclui que as ETAR contribuem significativamente para as emissões de GEE, necessitando de métodos de quantificação rigorosos para apoiar estratégias de mitigação. Embora os métodos existentes tenham pontos fortes - como a simplicidade e a acessibilidade - também enfrentam desafios, como estudos limitados para validação e aplicação. Entre as ferramentas, a Ferramenta de Inventário de GEE surgiu como a mais prática para instalações operacionais, enquanto o Modelo Bridle é mais adequado para as fases de planeamento e seleção de processos. Além disso, este estudo realça o potencial do dióxido de carbono, muitas vezes negligenciado nos inventários de GEE, para se tornar um foco de investigação futura devido à presença crescente de fontes de carbono não fósseis, como detergentes e PFAs, nos efluentes das ETAR. Este trabalho contribui para o avanço da gestão sustentável das águas residuais e alinha-se com os novos regulamentos da União Europeia que visam a neutralidade energética e a redução das emissões até 2045.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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