Factors affecting lead release in sodium silicate-treated partial lead service line replacements
Notice bibliographique
Résumé
Water quality parameters affecting sodium silicate performance in partial lead service line replacements were examined using a fractional factorial experimental design and static pipe systems. An external copper wire was used to create a galvanic connection between a former lead service line and a new copper pipe. The pipe systems were filled with lab prepared water made to mimic real water quality. Water was changed on a three times per week basis. A 2(4-1) fractional factorial design was used to evaluate the impact of alkalinity (15 mg L(-1) or 250 mg L(-1) as CaCO3), nitrate (1 mg L(-1) or 7 mg L(-1) as N), natural organic matter (1 mg L(-1) or 7 mg L(-1) as dissolved organic carbon), and disinfectant type (1 mg L(-1) chlorine or 3 mg L(-1) monochloramine), resulting in eight treatment conditions. Fractional factorial analysis revealed that alkalinity, natural organic matter and monochloramine had a significant positive effect on galvanic current. Natural organic matter and monochloramine also had a significant positive effect with respect to both total and dissolved lead release. For the treatment conditions examined, 67-98% of the lead released through galvanic currents was stored as corrosion scales and predominantly comprised of particulate lead (96.1-99.9%) for all eight treatments. The use of monochloramine and the presence of natural organic matter (7 mg L(-1)) were not favourable for corrosion control in sodium silicate-treated partial lead service line replacements, although further studies would be required to characterize optimal water quality parameters for specific water quality types. For utilities operating with sodium silicate as a corrosion inhibitor, this work offers further evidence regarding the consideration of chlorine as a secondary disinfectant instead of monochloramine, as well as the value of controlling natural organic matter in distributed water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».