First Derivative UV Spectra of Surface Water as a Monitor of Chlorination in Drinking Water Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Many countries require the presence of free chlorine at about 0.1 mg/l in their drinking water supplies. For various reasons, such as cast-iron pipes or long residence times in the distribution system, free chlorine may decrease below detection limits. In such cases it is important to know whether or not the water was chlorinated or if nonchlorinated water entered the system by accident. Changes in UV spectra of natural organic matter in lakewater were used to assess qualitatively the degree of chlorination in the treatment to produce drinking water. The changes were more obvious in the first derivative spectra. In lakewater, the derivative spectra have a maximum at about 280 nm. This maximum shifts to longer wavelengths by up to 10 nm, decreases, and eventually disappears with an increasing dose of chlorine. The water treatment system was monitored by this technique for over 1 year and changes in the UV spectra of water samples were compared with experimental samples treated with known amounts of chlorine. The changes of the UV spectra with the concentration of added chlorine are presented. On several occasions, water, which received very little or no chlorination, may have entered the drinking water system. The results show that first derivative spectra are potentially a tool to determine, in the absence of residual chlorine, whether or not surface water was chlorinated during the treatment to produce potable water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».