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Optimising and evaluating centralised infrastructure transitions: A case study of wastewater treatment plants consolidations in the UK

废水 污水处理 水利基础设施 环境规划 废物管理 业务 环境科学 环境工程 工程类 供水
作者
Yasmin G K Jaaron,David S. Saal
出处
期刊:Water Research [Elsevier BV]
卷期号:287 (Pt B): 124424-124424
标识
DOI:10.1016/j.watres.2025.124424
摘要

Rational planning is essential for infrastructure transitions in network industries due to the substantial investment costs involved. This study evaluates the economic feasibility of transitioning to a centralised wastewater treatment paradigm. We propose a hybrid Wastewater Infrastructure Transition Optimisation and Evaluation (WWITOE) framework that integrates mathematical optimisation and Cost-Benefit Analysis (CBA), explicitly accounting for geographic, topographic, and hydraulic cost uncertainties. The transition strategy explored involves cascading consolidations of Wastewater Treatment Plants (WWTPs), whereby small-scale facilities are closed, and their flows redirected to larger, centralised hubs. While economies of scale at these hubs are expected to reduce treatment costs, the construction of extended collection networks may offset these savings-necessitating a balanced, cost-effective approach. We formulate the optimisation model as an Uncapacitated Transportation and Facility Location Problem (UNCAP-TFLP) using integer Linear Programming (LP), and solve it through a Nearest Neighbour Search Algorithm (NNS-A) supported by GIS tools to address spatial feasibility and routing. The WWITOE framework is applied to a real-world case study of 63 WWTPs operated by Anglian Water Services Ltd (AWS) in Lincolnshire, UK. Over a 25-year planning horizon, the Benefit-to-Cost Ratios (BCRs) from the CBA reveal that fully centralised consolidation does not deliver economic advantages in this flat, semi-rural region. The findings demonstrate that WWITOE provides a practical decision-support tool for evaluating wastewater infrastructure transitions, with scalability to other contexts. However, the results reinforce that optimal degrees of centralisation are highly context-dependent, warranting further research into hybrid and adaptive transition pathways.
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