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Enregistrement W7115000567 · doi:10.1680/jenes.24.00007

Estimation of greenhouse gas emission from biological wastewater treatment plants

2025· article· en· W7115000567 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of WindsorEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSewage treatmentGreenhouse gasMethaneAerationGreenhouseActivated sludgeWastewaterPilot plant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater treatment plants, although they may have a small footprint, are known sources of substantial greenhouse gas (GHG) emissions. Two separate municipal wastewater treatment plants (Plant A and Plant B), both providing secondary level of treatment, were evaluated to quantify their GHG emissions and make a comparison. Plant A is a biological aerated filter (BAF) treatment system, while Plant B is an activated sludge (AS) system with two separate bioreactors; one is a plug-flow type and the other is completely mixed. BAF treatment system and the AS system, based on energy consumption, can release, on average, 0.02 and 0.03 kg of equivalent CO2 per m3 of treated wastewater, respectively. Plant B had significant higher off-site NO2 emission (0.005 kg of equivalent CO2 per m3) compared to onsite emission (0.0005 kg of equivalent CO2 per m3). In comparison, Plant A has overall higher NO2 emission (0.0075 kg of equivalent CO2 per m3) than plant B (0.0065 kg of equivalent CO2 per m3). However, Plant B has higher (overall) methane emissions than Plant A (0.024 and 0.011 kg of equivalent CO2 per m3, respectively). A regression analysis showed that temperature, SRT, and BOD5 loading rate strongly influence GHG emission.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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