An approach for determining the most critical among a suite of chemical contaminants at a drinking water intake
Notice bibliographique
Résumé
An integrated approach for the identification and assessment of the most critical chemical contaminant(s) at a drinking water intake has been developed. It involves the determination of a threshold or critical raw water concentration (CRWC) for target contaminants using the observed overall removal efficiency of a specific water treatment plant (WTP) and regulated drinking water concentrations for the target contaminants. The exceedance probability relative to the CRWC based on historical raw water quality monitoring data is then calculated. Finally, the integration of the raw water quality data and the overall efficiency of a particular WTP sequence allows for identification of the most critical contaminant(s) as well as an advance indication of which contaminants are most likely to challenge a plant. The proactive nature of this approach gives a utility the impetus and time to assess current treatment processes and potential alternatives. In addition, it was found that three- or four-parameter theoretical distributions are more appropriate than two-parameter probability distributions for the fitting of raw water quality data. This study reveals that the reliance on raw and/or treated water contaminant concentrations in isolation or on theoretical removals through treatment processes can, in some circumstances, be misguided.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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.
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 ».