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Questo modulo si propone di evidenziare la fonte di calore che può essere classificata come: idonea, condizionatamente idonea e non idonea a uno sfruttamento energetico a livello urbano.
Potenzialmente, in un'area urbana o regionale, ci sono diverse risorse che potrebbero essere utilizzate per fornire energia termica (a scopo di riscaldamento e / o raffreddamento). Questo modulo si propone di classificare le diverse fonti di calore in base alla loro idoneità. Il modulo classifica i sistemi in tre categorie principali: Idoneo, Condizionalmente idoneo, Non idoneo. Il modulo restituisce una mappa vettoriale con i punti classificati e restituisce la potenza come classificata per ciascuna classe. Questo modulo genera uno shapefile classificando il potenziale della fonte di calore in base alla distanza della fonte di calore dalla richiesta e in base alla capacità della fonte di calore. Ogni fonte di calore è classificata in tre classi principali:
Il modulo automatizza la metodologia definita da:
Neugebauer, Georg, Florian Kretschmer, René Kollmann, Michael Narodoslawsky, Thomas Ertl e Gernot Stoeglehner. "Mappatura dei potenziali delle risorse energetiche termiche dagli impianti di trattamento delle acque reflue". Sostenibilità 7, n. 10 (settembre 2015): 12988–13010. https://doi.org/10.3390/su71012988 .
I parametri e i livelli di input, nonché i parametri e i livelli di output sono i seguenti.
I livelli di input e i parametri sono:
La capacità della fonte di calore, è una mappa vettoriale con il flusso d'acqua che può essere estratto / utilizzato in modo sostenibile, espresso in equivalente di popolazione (PE). Le colonne obbligatorie sono: gid
, capacity
.
La potenza della fonte di calore, è una mappa vettoriale con la potenza che può essere utilizzata. Le colonne obbligatorie sono: gid
, capacity
, con gid
che deve essere coerente con i valori utilizzati nel livello di capacità.
L'utente può definire la distanza massima da considerare la fonte di calore all'interno delle aree urbane (valore di default: 150m): within_dist
.
L'utente può definire la distanza massima da considerare la fonte di calore in prossimità delle aree urbane, tutte le aree al di sopra di questa soglia verranno classificate come lontane dalle aree urbane - (valore di default: 1000m): near_dist
I livelli e i parametri di output sono:
Seguiamo la metodologia definita da:
Neugebauer, Georg, Florian Kretschmer, René Kollmann, Michael Narodoslawsky, Thomas Ertl e Gernot Stoeglehner. "Mappatura dei potenziali delle risorse energetiche termiche dagli impianti di trattamento delle acque reflue". Sostenibilità 7, n. 10 (settembre 2015): 12988–13010. https://doi.org/10.3390/su71012988
Come set di dati predefiniti abbiamo utilizzato la capacità WWTP e i set di dati di alimentazione .
Le aree urbane sono definite dal set di dati Corine Land Cover, dove si considerano come urbane le seguenti categorie:
Per definire le aree urbane, il modulo parte dal dataset Corine Land Cover (CLC) e seleziona le seguenti categorie:
Quindi per valutare e classificare il potenziale, il modulo:
| | Entro ( dist < within_dist
) | Near ( dist < near_dist
) | Lontano ( dist > near_dist
) | |: --------------------------------- |: ------------- ----------------- |: -------------------------- |: --- ---------------------- | | Piccolo (2000-5000 PE) | Condizionalmente | Condizionalmente | Non adatto | | Medio-piccola (5001-50000 AE) | Adatto | Condizionalmente | Condizionalmente | | Medio-alta (50001 - 150000 aE) | Adatto | Adatto | Condizionalmente | | Alto (> 150000 PE) | Adatto | Adatto | Adatto |
Qui ottieni lo sviluppo all'avanguardia per questo modulo di calcolo.
Pietro Zambelli, in Hotmaps-Wiki, CM-Heatsource-potential (settembre 2020)
Questa pagina è stata scritta da Pietro Zambelli EURAC .
☑ Questa pagina è stata recensita da Simon Pezzutto EURAC .
Copyright © 2016-2020: Pietro Zambelli
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Questo lavoro è concesso in licenza con una licenza internazionale Creative Commons CC BY 4.0.
Identificatore licenza SPDX: CC-BY-4.0
Testo della licenza: https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html
Vorremmo esprimere il nostro più profondo apprezzamento al progetto Hotmaps di Orizzonte 2020 (contratto di sovvenzione numero 723677), che ha fornito i finanziamenti per svolgere la presente indagine.
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