Environmental Monitoring and Assessment ( IF 2.9 ) Pub Date : 2022-10-12 , DOI: 10.1007/s10661-022-10528-4 Durg Vijay Yadav 1 , Dipteek Parmar 1 , Rajiv Ganguly 1 , Saurabh Shukla 2
|
由于复杂的生物、物理化学和生化过程以及影响其性能的相关变量，对废水处理厂进行正确和有效的性能评估是一项艰巨的任务。传统上，污水处理厂 (STP) 的效率是使用一些将污染物去除效率与能源使用或成本相关联的指标来获得的。这些指标一次只考虑一个变量。这会导致对效率的错误评估，进而可能对监管机构的决策产生不利影响。数据包络分析 (DEA) 方法利用线性规划技术，无需成本函数即可处理多个输入/输出变量。这使其成为评估处理厂相对效率的合适工具。本研究使用基于容差的 DEA 模型评估印度德里 30 个 STP 的效率，该模型利用了可变规模回报 (VRS)。使用公差测量将不确定性纳入模型。使用 Excel 求解器的电子表格工具箱中的“添加”选项求解模型。结果显示，在考虑进行研究的 30 株植物中，有 6 株表现良好（20%）。此外，观察到输入数据的微小变化会导致效率结果的不稳定。最后，该排名用于确定在一年中较大时期的所有情景下效率最高的处理厂。此类研究将有助于确定其他监管机构可以采用的最佳管理实践。使用基于容差的 DEA 模型，该模型利用可变规模收益 (VRS)。使用公差测量将不确定性纳入模型。使用 Excel 求解器的电子表格工具箱中的“添加”选项求解模型。结果显示，在考虑进行研究的 30 株植物中，有 6 株表现良好（20%）。此外，观察到输入数据的微小变化会导致效率结果的不稳定。最后，该排名用于确定在一年中较大时期的所有情景下效率最高的处理厂。此类研究将有助于确定其他监管机构可以采用的最佳管理实践。使用基于容差的 DEA 模型，该模型利用可变规模收益 (VRS)。使用公差测量将不确定性纳入模型。使用 Excel 求解器的电子表格工具箱中的“添加”选项求解模型。结果显示，在考虑进行研究的 30 株植物中，有 6 株表现良好（20%）。此外，观察到输入数据的微小变化会导致效率结果的不稳定。最后，该排名用于确定在一年中较大时期的所有情景下效率最高的处理厂。此类研究将有助于确定其他监管机构可以采用的最佳管理实践。使用 Excel 求解器的电子表格工具箱中的“添加”选项求解模型。结果显示，在考虑进行研究的 30 株植物中，有 6 株表现良好（20%）。此外，观察到输入数据的微小变化会导致效率结果的不稳定。最后，该排名用于确定在一年中较大时期的所有情景下效率最高的处理厂。此类研究将有助于确定其他监管机构可以采用的最佳管理实践。使用 Excel 求解器的电子表格工具箱中的“添加”选项求解模型。结果显示，在考虑进行研究的 30 株植物中，有 6 株表现良好（20%）。此外，观察到输入数据的微小变化会导致效率结果的不稳定。最后，该排名用于确定在一年中较大时期的所有情景下效率最高的处理厂。此类研究将有助于确定其他监管机构可以采用的最佳管理实践。该排名用于确定在一年中较大时期内所有情景下效率最高的处理厂。此类研究将有助于确定其他监管机构可以采用的最佳管理实践。该排名用于确定在一年中较大时期内所有情景下效率最高的处理厂。此类研究将有助于确定其他监管机构可以采用的最佳管理实践。
"点击查看英文标题和摘要"
京公网安备 11010802027423号