4. Uncertainty analysisUncertaintie

4. Uncertainty analysis
Uncertainties result from the assumptions to establish the
research range and system boundary. Calculating the water footprint
extraction and transport processes of raw materials is
complicated by lack of data and multitude of sources. The consumption
of iron and steel products also varies remarkably. In this
study, we focus our calculation of the water footprint on iron and
steel production processes and disregard the water footprints of
raw materials and product consumption processes. Although efforts
have been made to provide high-quality direct and virtual
water consumption data, limitations occur due to the lack of reliable
data. In this study, the primary data on the water intake,
wastewater discharge, and energy consumption of the selected
enterprise are accurately obtained from the company's statistical
data, within 5%.
There are uncertainties from the calculation of the energy water
footprint. The energy sector is the second largest water user in the
world in terms of withdrawals, following irrigation (Hightower and
Pierce, 2008). There is a large variability in the water needed even
for the same primary energy, depending on the specific technologies
and processes, the source of the primary energy carrier, and
even temporal considerations (Fthenakis and Kim, 2010; Keller
et al., 2010). In the calculation of the energy water footprint, the
conversion coefficients are cited from related research (Zhang and
Anadon, 2013) in China, considering the water footprint of energy
consumption varies according to different areas. That study assesses
the water use in energy production section on province and
national scale in China. The data sets can be used forwater footprint
calculations but may underrepresent the real virtual water consumption
embodied in energy in this factory. Thus, uncertainties
exist in the final results. Herein, the range of uncertainties of energy
water footprint is qualified in Table 2. The water footprints of
electricity, coal, and hard coke are in the ranges of
82e7700
104 m3, 0e220
104 m3, and 0e420
104 m3,
respectively, based on Zhang and Anadon (2013).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4. วิเคราะห์ความไม่แน่นอนความไม่แน่นอนผลจากสมมติฐานในการสร้างการวิจัยช่วงและระบบขอบเขต คำนวณรอยน้ำมีกระบวนการสกัดและการขนส่งวัตถุดิบซับซ้อน โดยขาดข้อมูลและความหลากหลายของแหล่งที่มา ปริมาณการใช้นอกจากนี้ไปจนเหน็ดเหล็กและผลิตภัณฑ์เหล็ก ในที่นี้ศึกษา เรามุ่งเน้นการคำนวณของเรารอยน้ำเหล็ก และกระบวนการผลิตเหล็ก และไม่สนใจรอยเท้าน้ำของวัตถุดิบและกระบวนการการใช้ผลิตภัณฑ์ แม้ว่าความพยายามได้ทำให้คุณภาพตรง และเสมือนข้อมูลปริมาณการใช้น้ำ ข้อจำกัดที่เกิดขึ้นเนื่องจากมีความน่าเชื่อถือข้อมูล ในการศึกษานี้ น้ำบริโภค ข้อมูลหลักปล่อยน้ำเสีย และการใช้พลังงานที่เลือกองค์กรจะต้องได้รับจากบริษัทฯ สถิติข้อมูล ภายใน 5%มีความไม่แน่นอนจากการคำนวณของพลังงานน้ำรอยเท้า ภาคพลังงานเป็นผู้น้ำใหญ่เป็นอันดับสองในการโลกในถอน ต่อชลประทาน (Hightower และเจาะ 2008) มีความแปรผันมากในน้ำที่จำเป็นแม้สำหรับพลังงานหลักเดียวกัน ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีเฉพาะและ กระบวนการ แหล่งที่มาของบริษัทขนส่ง พลังงานหลัก และพิจารณาแม้ชั่วคราว (Fthenakis และคิม 2010 เคลเลอร์ร้อยเอ็ด al., 2010) ในการคำนวณรอยน้ำพลังงาน การแปลงสัมประสิทธิ์จะอ้างจากงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (จาง และAnadon, 2013) ในจีน พิจารณารอยน้ำพลังงานปริมาณการใช้ที่แตกต่างไปตามพื้นที่ต่าง ๆ ศึกษาการดำรงชีวิตการใช้น้ำในส่วนการผลิตพลังงานในจังหวัด และระดับชาติในประเทศจีน ชุดข้อมูลคุณสามารถใช้ forwater รอยคำนวณ แต่อาจ underrepresent ปริมาณน้ำเสมือนจริงรวบรวมไว้ในพลังงานในโรงงานนี้ ดังนั้น ความไม่แน่นอนมีอยู่ในผลสุดท้าย นี้ ช่วงของความไม่แน่นอนของพลังงานรอยน้ำเป็นคุณสมบัติในตารางที่ 2 รอยเท้าน้ำของไฟฟ้า ถ่านหิน และโค้กแข็งอยู่ในช่วงของ82e7700 104 m3, 0e220 104 m3 และ 0e420 104 m3ตามลำดับ ตามเตียวและ Anadon (2013)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4. การวิเคราะห์ความไม่แน่นอน
ความไม่แน่นอนเป็นผลมาจากสมมติฐานที่จะสร้าง
ช่วงการวิจัยและขอบเขตของระบบ การคำนวณการปล่อยน้ำ
สกัดและกระบวนการขนส่งวัตถุดิบ
ซับซ้อนโดยขาดข้อมูลและความหลากหลายของแหล่งที่มา การบริโภค
ของผลิตภัณฑ์เหล็กและเหล็กกล้ายังแตกต่างกันอย่างน่าทึ่ง ในการนี้
การศึกษาเรามุ่งเน้นการคำนวณของเราลดปริมาณการปล่อยน้ำบนเหล็กและ
กระบวนการผลิตเหล็กและไม่สนใจรอยน้ำของ
วัตถุดิบและกระบวนการการบริโภคสินค้า แม้ว่าความพยายามที่
ได้รับการทำเพื่อให้มีคุณภาพสูงโดยตรงและเสมือน
ข้อมูลการใช้น้ำข้อ จำกัด ที่เกิดขึ้นเนื่องจากการขาดความน่าเชื่อถือ
ของข้อมูล ในการศึกษานี้ข้อมูลหลักในการบริโภคน้ำ
ปล่อยน้ำเสียและการใช้พลังงานที่เลือก
องค์กรที่จะได้รับอย่างถูกต้องจากสถิติของ บริษัท
ข้อมูลภายใน 5%.
มีความไม่แน่นอนจากการคำนวณของน้ำพลังงานที่มี
การปล่อยก๊าซ ภาคพลังงานเป็นผู้ใช้น้ำที่ใหญ่ที่สุดเป็นอันดับสองใน
โลกในแง่ของการถอนต่อไปนี้ชลประทาน (Hightower และ
เพียร์ซ 2008) มีความแปรปรวนมากในน้ำที่จำเป็นแม้จะเป็น
สำหรับพลังงานหลักที่เหมือนกันขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีเฉพาะ
และกระบวนการแหล่งที่มาของผู้ให้บริการพลังงานหลักและ
แม้กระทั่งการพิจารณาขมับ (Fthenakis และคิม, 2010; เคลเลอร์
, et al, 2010.) . ในการคำนวณการปล่อยก๊าซน้ำพลังงาน,
ค่าสัมประสิทธิ์การแปลงจะอ้างจากงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (Zhang และ
Anadon, 2013) ในประเทศจีนพิจารณาการปล่อยน้ำของพลังงาน
การบริโภคแตกต่างกันไปตามพื้นที่ที่แตกต่างกัน การศึกษาที่ประเมิน
การใช้น้ำในส่วนของการผลิตพลังงานในจังหวัดและ
ระดับชาติในประเทศจีน ชุดข้อมูลที่สามารถใช้ forwater รอยเท้า
คำนวณ แต่อาจ underrepresent จริงการใช้น้ำเสมือน
เป็นตัวเป็นตนในการใช้พลังงานในโรงงานนี้ ดังนั้นความไม่แน่นอน
ที่มีอยู่ในผลสุดท้าย ในที่นี้ช่วงของความไม่แน่นอนของพลังงานที่
ปล่อยก๊าซน้ำมีคุณสมบัติในตารางที่ 2 รอยเท้าน้ำ
ไฟฟ้าถ่านหินและโค้กอย่างหนักอยู่ในช่วงของ
82e7700? 104 m3, 0e220? 104 m3 และ 0e420? 104 m3,
ตามลำดับขึ้นอยู่กับจางและ Anadon (2013)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 . ความไม่แน่นอน ความไม่แน่นอนในการวิเคราะห์ผลจากสมมติฐานให้

ช่วงการวิจัยและสร้างขอบเขตของระบบ กระบวนการคำนวณรอยเท้า
น้ำสกัดและการขนส่งวัตถุดิบเป็น
ซับซ้อนโดยขาดข้อมูลและความหลากหลายของแหล่งที่มา การบริโภค
ของผลิตภัณฑ์เหล็กและเหล็กกล้ายังแตกต่างกันมาก ในการศึกษานี้
,เรามุ่งเน้นในการคำนวณรอยเท้าของน้ำในกระบวนการผลิตเหล็กและเหล็ก

และไม่สนใจน้ำในรอยเท้าของวัตถุดิบ และการบริโภคผลิตภัณฑ์กระบวนการ แม้ว่าความพยายาม
ได้รับการทำเพื่อให้มีคุณภาพสูงตรงและเสมือน
ข้อมูลการบริโภคน้ำ ข้อจำกัดที่เกิดขึ้นเนื่องจากการขาดข้อมูลที่เชื่อถือได้

ในการศึกษานี้ เป็นข้อมูลปฐมภูมิในน้ำบริโภค
น้ำเสียจำหน่ายและการใช้พลังงานขององค์กรซึ่งจะต้องได้รับจาก

ข้อมูลสถิติของบริษัทภายใน 5 %
มีความไม่แน่นอน จากการคำนวณของน้ำพลังงาน
รอยเท้า กลุ่มพลังงานที่ใหญ่ที่สุดที่สองผู้ใช้น้ำใน
โลกในแง่ของการถอนต่อไปนี้ชลประทาน ( ไฮทาวเวอร์และ
เพียร์ซ , 2008 )มีความแปรปรวนมากในน้ำต้องการแม้
สำหรับพลังงานหลักเดียวกันขึ้นอยู่กับกระบวนการเฉพาะเทคโนโลยี
และแหล่งที่มาของผู้ให้บริการพลังงานปฐมภูมิ และการพิจารณาถึงขมับ
( fthenakis และคิม , 2010 ; เคลเลอร์
et al . , 2010 ) ในการคำนวณรอยเท้าน้ำพลังงาน
แปลง ) อ้างจากงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง ( Zhang และ anadon
,2013 ) ในประเทศจีน โดยพิจารณาจากรอยน้ำพลังงาน
แตกต่างกันไปตามพื้นที่ต่างๆ การศึกษาประเมิน
น้ำใช้ในส่วนของการผลิตพลังงานในจังหวัดและ
ระดับชาติในประเทศจีน ข้อมูลชุดสามารถใช้ในการคำนวณรอยเท้า
มดุลแต่อาจ underrepresent จริงเสมือนน้ำ
embodied ในการใช้พลังงานในโรงงานนี้ ดังนั้นความไม่แน่นอน
มีอยู่ในผลลัพธ์สุดท้าย ในที่นี้ ช่วงของความไม่แน่นอนของรอยเท้าน้ำพลังงาน
คุณสมบัติในรางที่ 2 น้ำรอยเท้าของ
ไฟฟ้าถ่านหินและโค้กแข็งอยู่ในช่วง
M3
82e7700 104 , 104 0e220
M3 และ 0e420
104 m3
ตามลำดับ ตามจางและ anadon
( 2013 )