management system and the MARTES mo

management system and the MARTES model [4] for the district
heating system including CHPs. In this studywaste streams suitable
for thermal and/or biological treatment (including sewage sludge
after wastewater treatment) are included whereas fractions for
material recycling are excluded.
ORWARE is a computer based tool for environmental and
economic systems analysis of waste management. It was first
developed for systems analysis of organic waste management,
hence the acronym ORWARE (OrganicWaste Research). The model
is designed for strategic long-term planning of recycling and waste
management and based upon static conditions and on linear
programming (LP). The ORWARE model has been developed since
the early 1990s in close cooperation between four different research
institutions in Sweden (Royal Institute of Technology, Swedish
Environmental Research Institute, Swedish Institute of Agricultural
and Environmental Engineering and Swedish University for Agricultural
Sciences). The waste management is followed from cradle
(waste sources) via collection and transport to treatment plants and
further to grave (utilisation of products from waste treatment).
Treatment facilities included are incineration with energy recovery,
composting, landfill, anaerobic digestion with biogas utilisation,
spreading of organic fertiliser on arable land, sewage treatment,
material recycling of plastic and paper packages, and some additional
technologies. The model delivers substance flows, distributed
to emissions to air and water, left in growing crops and in recycled
material. Energy flows such as energy use and recovered energy are
also provided. Single substances such as carbon dioxide or eutrophication
substances towater can be tracked, as well as the amount
of plant-available nutrients and emissions of different heavy metals.
Emissions are also characterised and weighted using Life Cycle
Impact Assessment. At the same time financial costs (investment
and operational costs) and environmental costs and revenues
including savings in the surrounding system can be calculated for
the whole management chain.
MARTES is a model for district heating systems with production
of heat, steam and electricity. The model simulates the use of
different plants to satisfy the demand for district heating during
a year. As a result the effects on costs and emissions are calculated,
based on the energy conversion in the district heating system. The
development of MARTES started on a mainframe computer at the
Department of Energy Conversion in 1983. It has been commercially
available on personal computer since 1990. Today it is the
most widely used tool for strategic planning of district heating
systems in Sweden, since it covers nearly 70% of the produced heat
[5]. The MARTES model captures operation of all facilities for
district heating generation, given an exogenously given total need
for heat. The heat demand is based on a load curve and described
with a detailed time slice division into day and night periods. The
model includes fuel and electricity prices and policy tools. The
simulated plants are modelled with efficiencies (with part load
performance for CHP plants), minimum load for operation, availability,
emissions of carbon dioxide, sulphur and nitrogen oxides.
Annual fixed costs for equipment purchase and installation as well
as variable and annual fixed costs for operation and maintenance
are also included in the model. The output from the model is heat
generation for all plants, power generation in CHPs, use of electricity
in heat pumps and electrical boilers, fuel consumption and
emissions to air.
As mentioned above the focus in the study has been the waste
treatment and district heating system in Gothenburg. However, to
generate a fully system analysis effects that occur in surrounding
systems also have to be considered, such as the transport sector
(biogas from waste substitutes petrol and diesel oil), the electricity
production system (electric power from waste incineration with
energy recovery replaces electricity generation from fossil fuels),
the agricultural sector (nutrients from anaerobic digestion of waste
and sludge are used instead of mineral fertiliser) etc. In this study;
two different types of scenarios that reflect the situation of year
2030 have been set up: local scenarios and external scenarios [6]. In
a local scenario we define the waste treatment processes that are
assumed to be in operation in Gothenburg’s waste treatment
system in year 2030 (e.g. waste incineration, anaerobic treatment).
Furthermore, an external scenario reflects the situation in the
surrounding systems (e.g. price of electricity, fuels and CO2-
allowances). The local scenarios thereby describe developments
that the actors in Gothenburg can influence, while the external
scenarios describe developments that the actors have to adapt to.
The main principles of the local scenarios that have been set up are
as follows:
- Business-as-usual: This local

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบการจัดการและการ MARTES รุ่น [4] สำหรับเขตระบบทำความร้อนรวมทั้ง CHPs ในกระแสนี้ studywaste เหมาะสมสำหรับการรักษาความร้อน หรือทางชีวภาพ (รวมตะกอนหลังจากการบำบัด) มีอยู่ในขณะที่เศษส่วนสำหรับไม่รวมวัสดุรีไซเคิลORWARE เป็นเครื่องมือคอมพิวเตอร์ที่ใช้สำหรับสิ่งแวดล้อม และการวิเคราะห์ระบบเศรษฐกิจของการจัดการของเสีย มันเป็นครั้งแรกสำหรับการวิเคราะห์ระบบการจัดการขยะอินทรีย์จึงย่อ ORWARE (OrganicWaste วิจัย) รุ่นสำหรับระยะยาวการวางแผนกลยุทธ์ ของการรีไซเคิล และขยะจัดการและคงเงื่อนไข และ บนเส้นตรงการเขียนโปรแกรม (LP) รุ่น ORWARE ได้รับการพัฒนาตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษ 1990 ในปิดระหว่างวิจัยต่าง ๆ 4สถาบันในประเทศสวีเดน (สถาบันเทคโนโลยีรอยัล สวีเดนสถาบันวิจัยสิ่งแวดล้อม สวีเดน สถาบันการเกษตรและวิศวกรรมสิ่งแวดล้อมและมหาวิทยาลัยสวีเดนสำหรับเกษตรวิทยาศาสตร์) จัดการของเสียตามจากเปล(เสียแหล่ง) ผ่านการรวบรวมและขนส่งไปยังโรงบำบัด และต่อไป (ใช้ผลิตภัณฑ์จากเสีย)รักษาสถานเผากับพลังงานซึม ถม กระบวนการย่อยสลาย ด้วยการใช้ประโยชน์ก๊าซชีวภาพกระจายของปุ๋ยอินทรีย์บนที่ดินทำกิน บำบัดวัสดุรีไซเคิลของพลาสติก และกระดาษ และเพิ่มเติมบางส่วนเทคโนโลยี แบบให้การไหลของสาร กระจายการปล่อยให้อากาศและน้ำ รีไซเคิลซ้าย ในการปลูกพืช และวัสดุที่ มีกระแสพลังงานเช่นการใช้พลังงานและกู้คืนพลังงานตำแหน่ง ที่ตั้ง สารเดี่ยวเช่นคาร์บอนไดออกไซด์หรือ eutrophicationสาร towater สามารถติดตาม และยอดเงินของพืชมีสารอาหารและการปล่อยมลพิษของโลหะหนักต่าง ๆปล่อยได้ยัง และการถ่วงน้ำหนักโดยใช้วงจรชีวิตการประเมินผลกระทบ ที่เดียวกันเสียเวลาเงินลงทุนและต้นทุน) และต้นทุนสิ่งแวดล้อมและรายได้รวมทั้งประหยัดค่าใช้จ่ายในระบบโดยสามารถคำนวณได้สำหรับสายการจัดการทั้งหมดMARTES เป็นแบบจำลองสำหรับเครื่องระบบผลิตความร้อน ไอน้ำ และไฟฟ้า แบบจำลองการใช้พืชแตกต่างกันเพื่อตอบสนองความต้องการเครื่องในระหว่างปี ผล คำนวณผลกระทบต่อต้นทุนและการปล่อยจากการแปลงพลังงานในระบบทำความร้อน การพัฒนา MARTES เริ่มต้นบนคอมพิวเตอร์เมนเฟรมที่การแปลงกระทรวงพลังงานในปี 1983 จะได้รับในเชิงพาณิชย์ใช้กับคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลตั้งแต่ปี 1990 วันนี้มันเป็นการส่วนใหญ่ใช้เครื่องมือสำหรับการวางแผนเชิงกลยุทธ์ของเขตร้อนระบบในสวีเดน เพราะมันครอบคลุมเกือบ 70% ของความร้อนที่ผลิต[5] . รุ่น MARTES การจับการทำงานของสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับเครื่องรุ่น กำหนดความต้องการรวมการกำหนด exogenouslyสำหรับความร้อน ความต้องการความร้อนตามเส้นโค้งโหลด และอธิบายมีการแบ่งชิ้นรายละเอียดในช่วงกลางวันและกลางคืน การรุ่นรวมถึงราคาน้ำมันเชื้อเพลิงและไฟฟ้าและเครื่องมือนโยบาย การพืชจำลองได้จำลองแบบมากับประสิทธิภาพ (มีโหลดส่วนประสิทธิภาพโรงงาน CHP), โหลดขั้นต่ำสำหรับการดำเนินการ งานการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์ ซัลเฟอร์ และไนโตรเจนออกไซด์รายงานต้นทุนซื้ออุปกรณ์และการติดตั้งด้วยคงเป็นต้นทุนคงที่ตัวแปร และรายปีสำหรับการดำเนินการและบำรุงรักษานอกจากนี้ยังรวมอยู่ในรูปแบบ ผลลัพธ์จากแบบจำลองมีความร้อนรุ่นสำหรับพืชทุกชนิด ไฟฟ้าใน CHPs การใช้ไฟฟ้าปั๊มความร้อนและหม้อไอน้ำไฟฟ้า บริโภคเชื้อเพลิง และการปล่อยอากาศตาม จุดเน้นในการศึกษาได้รับของเสียรักษาและเครื่องระบบในโกเธนเบิร์ก อย่างไรก็ตาม การสร้างแบบอย่างระบบการวิเคราะห์ผลที่เกิดขึ้นในรอบระบบยังต้องพิจารณา เช่นภาคขนส่ง(ก๊าซชีวภาพจากขยะแทนน้ำมันเบนซินและดีเซล), การไฟฟ้าระบบการผลิต (พลังงานไฟฟ้าจากการเผาขยะด้วยพลังงานแทนการผลิตไฟฟ้าจากเชื้อเพลิงฟอสซิล),ภาคการเกษตร (สารอาหารจากกระบวนการย่อยสลายของเสียและตะกอนถูกใช้แทนปุ๋ยแร่) เป็นต้น ในการศึกษานี้สถานการณ์ที่สะท้อนสถานการณ์ของปี 2 ประเภท2030 มีการตั้งค่า: สถานการณ์ภายในและภายนอกสถานการณ์ [6] ในสถานการณ์ในพื้นที่เรากำหนดกระบวนการบำบัดของเสียที่ถือว่าเป็นการทำงานในโกเธนเบิร์กของเสียระบบในปี 2030 (เช่นงานกำจัดขยะ การรักษาที่ไม่ใช้ออกซิเจน)นอกจากนั้น สถานการณ์ภายนอกสะท้อนสถานการณ์ในการรอบระบบ (เช่นราคาของไฟฟ้า เชื้อเพลิง และ CO2-เบี้ยเลี้ยง) สถานการณ์ท้องถิ่นจึงอธิบายพัฒนาว่า นักแสดงในโกเธนเบิร์กสามารถมีอิทธิพลต่อ ในขณะที่ภายนอกสถานการณ์อธิบายการพัฒนาที่ต้องปรับให้เข้ากับนักแสดงมีหลักของสถานการณ์ในท้องถิ่นที่มีการตั้งค่าเป็นดังนี้:-ธุรกิจเป็นปกติ: ท้องถิ่นนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบการจัดการและรูปแบบ Martes [4]
สำหรับอำเภอระบบความร้อนรวมทั้งCHPS ในลำธาร studywaste
นี้เหมาะสำหรับการระบายความร้อนและ/ หรือการรักษาทางชีวภาพ
(รวมทั้งกากตะกอนน้ำเสียหลังการบำบัดน้ำเสีย)
ที่จะถูกรวมในขณะที่เศษส่วนสำหรับการรีไซเคิลวัสดุที่ได้รับการยกเว้น.
ORWARE
เป็นเครื่องมือที่มีคอมพิวเตอร์ที่ใช้สำหรับด้านสิ่งแวดล้อมและระบบเศรษฐกิจการวิเคราะห์การจัดการของเสีย มันเป็นครั้งแรกที่ได้รับการพัฒนาสำหรับระบบการวิเคราะห์การจัดการของเสียอินทรีย์จึงย่อORWARE (OrganicWaste วิจัย) แบบจำลองที่ถูกออกแบบมาสำหรับการวางแผนระยะยาวเชิงกลยุทธ์ของการรีไซเคิลและขยะการบริหารจัดการและขึ้นอยู่กับสภาพแบบคงที่และแบบเส้นตรงในการเขียนโปรแกรม(LP) รูปแบบ ORWARE ได้รับการพัฒนามาตั้งแต่ปี1990 ในช่วงต้นของความร่วมมือที่ใกล้ชิดระหว่างสี่ที่แตกต่างกันการวิจัยสถาบันในสวีเดน(พระราชสถาบันเทคโนโลยีสวีเดนสิ่งแวดล้อมสถาบันวิจัยสวีเดนสถาบันเกษตรและวิศวกรรมสิ่งแวดล้อมและสวีเดนสำหรับมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์) ซึ่งผู้บริหารของเสียที่จะตามมาจากอู่(แหล่งที่มาของเสีย) ผ่านการเก็บเงินและการขนส่งไปยังโรงบำบัดและต่อไปยังหลุมฝังศพ(การใช้ประโยชน์ของผลิตภัณฑ์จากการบำบัดของเสีย). สิ่งอำนวยความสะดวกการรักษารวมเป็นเผากับการกู้คืนพลังงานหมกฝังกลบการเติมออกซิเจนกับการใช้ก๊าซชีวภาพการแพร่กระจายของปุ๋ยอินทรีย์ในที่ดินทำกิน, บำบัดน้ำเสีย, การรีไซเคิลวัสดุจากพลาสติกและแพคเกจกระดาษและเพิ่มเติมบางเทคโนโลยี รูปแบบการส่งกระแสสารกระจายการปล่อยมลพิษทางอากาศและน้ำที่เหลืออยู่ในการปลูกพืชและในการรีไซเคิลวัสดุ กระแสพลังงานเช่นการใช้พลังงานและการกู้คืนพลังงานนอกจากนี้ยังมี สารเดี่ยวเช่นก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์หรือ eutrophication สาร towater สามารถติดตามได้เช่นเดียวกับจำนวนของสารอาหารจากพืชที่มีอยู่และการปล่อยมลพิษของโลหะหนักที่แตกต่างกัน. ปล่อยมีความโดดเด่นและยังถ่วงน้ำหนักโดยใช้วงจรชีวิตการประเมินผลกระทบ ในขณะเดียวกันค่าใช้จ่ายทางการเงิน (การลงทุนและต้นทุนการดำเนินงาน) และค่าใช้จ่ายด้านสิ่งแวดล้อมและรายได้รวมทั้งเงินฝากออมทรัพย์ในระบบโดยรอบสามารถคำนวณได้สำหรับห่วงโซ่การจัดการทั้ง. อังคารเป็นรูปแบบสำหรับระบบเขตร้อนที่มีการผลิตความร้อนอบไอน้ำและไฟฟ้า รูปแบบจำลองการใช้งานของพืชที่แตกต่างกันเพื่อตอบสนองความต้องการสำหรับเขตร้อนในช่วงปี เป็นผลให้ผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายและการปล่อยก๊าซจะคำนวณบนพื้นฐานของการแปลงพลังงานในระบบเขตร้อน พัฒนา Martes เริ่มต้นบนคอมพิวเตอร์เมนเฟรมที่กระทรวงพลังงานแปลงในปี1983 จะได้รับในเชิงพาณิชย์ที่มีอยู่บนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลตั้งแต่ปี1990 วันนี้มันเป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวางแผนเชิงกลยุทธ์ของเขตร้อนระบบในสวีเดนเพราะมันครอบคลุมเกือบ 70% ของการผลิตความร้อน[5] รูปแบบอังคารจับการทำงานของสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับการสร้างเขตร้อนที่ได้รับความจำเป็นรวมได้รับจากภายนอกเพื่อให้ความร้อน ความต้องการความร้อนจะขึ้นอยู่กับเส้นโค้งโหลดและอธิบายกับชิ้นส่วนรายละเอียดในเวลาช่วงเวลากลางวันและกลางคืน รูปแบบรวมถึงน้ำมันเชื้อเพลิงและราคาไฟฟ้าและเครื่องมือนโยบาย พืชจำลองเป็นรูปแบบที่มีประสิทธิภาพ (ที่มีการโหลดส่วนผลการดำเนินงานสำหรับโรงงานCHP) ภาระขั้นต่ำสำหรับการดำเนินงานพร้อมปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์กำมะถันและไนโตรเจนออกไซด์. ค่าใช้จ่ายคงประจำปีสำหรับการซื้ออุปกรณ์และการติดตั้งรวมทั้งเป็นตัวแปรและค่าใช้จ่ายคงที่ประจำปีสำหรับการดำเนินงานและการบำรุงรักษาจะรวมอยู่ในรูปแบบ เอาท์พุทจากแบบจำลองความร้อนรุ่นสำหรับพืชทุกชนิด, การผลิตไฟฟ้าใน CHPS, การใช้ไฟฟ้าในปั๊มความร้อนและหม้อไอน้ำไฟฟ้าการบริโภคน้ำมันเชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษสู่อากาศ. ดังกล่าวข้างต้นมุ่งเน้นในการศึกษาที่ได้รับเสียการรักษาและเขตร้อนระบบจีพีเอส อย่างไรก็ตามในการสร้างผลกระทบต่อระบบการวิเคราะห์อย่างเต็มที่ที่เกิดขึ้นในรอบระบบยังต้องได้รับการพิจารณาเช่นภาคการขนส่ง(ก๊าซชีวภาพจากทดแทนเสียน้ำมันและน้ำมันดีเซล) ไฟฟ้าระบบการผลิต(การผลิตพลังงานไฟฟ้าจากการเผาขยะที่มีการกู้คืนพลังงานแทน การผลิตไฟฟ้าจากเชื้อเพลิงฟอสซิล) ภาคเกษตรกรรม (สารอาหารจากการย่อยอาหารแบบไม่ใช้ออกซิเจนของเสียและกากตะกอนจะถูกนำมาใช้แทนปุ๋ยแร่) เป็นต้นในการศึกษาครั้งนี้ทั้งสองประเภทที่แตกต่างกันในสถานการณ์ที่สะท้อนให้เห็นถึงสถานการณ์ของปี2030 ได้รับการจัดตั้งขึ้นในท้องถิ่น สถานการณ์และสถานการณ์ภายนอก [6] ในสถานการณ์ในท้องถิ่นที่เรากำหนดกระบวนการบำบัดของเสียที่ได้รับการสันนิษฐานว่าจะเป็นในการดำเนินงานในจีพีเอของการบำบัดของเสียของระบบในปี2030 (เช่นเผาขยะการรักษาแบบไม่ใช้ออกซิเจน). นอกจากนี้สถานการณ์ภายนอกที่สะท้อนให้เห็นถึงสถานการณ์ในระบบรอบ (เช่นราคาของ ไฟฟ้าเชื้อเพลิงและ CO2- เบี้ยเลี้ยง) สถานการณ์ในท้องถิ่นจึงอธิบายการพัฒนาว่านักแสดงในโกเธนเบิร์กจะมีผลต่อในขณะที่ภายนอกสถานการณ์อธิบายการพัฒนาว่านักแสดงจะต้องมีการปรับให้เข้ากับ. หลักการหลักของสถานการณ์ในท้องถิ่นที่ได้รับการตั้งค่ามีดังนี้- ธุรกิจเป็นปกติ : ในท้องถิ่นนี้