A Model for Predicting Endotoxin Concentrations in Metalworking Fluid Sumps in Small Machine Shops
Notice bibliographique
Résumé
METHODS: In British Columbia, Canada, nineteen small machine shops which used water-based metalworking fluids (MWF) were examined. One bulk MWF sample was taken from each independent sump (N=140) and tested for endotoxin using the Limulus Amoebocyte Lysate assay. Factors that might influence the MWF sump endotoxin concentration were investigated using mixed effect multiple regression modelling to control for repeated measures within shops. RESULTS: The geometric mean (GM) endotoxin concentration was 6791 EU/ml. Contamination of MWF with tramp oil, MWF pH, MWF temperature, and MWF type were significant predictors of sump fluid endotoxin concentration (model P=0.0001, ordinary least squares R(2) =0.36). Concentrations of endotoxin in sump fluids were increased by MWF contamination with tramp oils such as hydraulic oils, preservative oils, spindle oils, slidway lubricants, gear lubricants, and greases (model predicted GM=17400 EU/ml vs. 1600 EU/ml without tramp oil). Concentrations were also elevated where pH was lower than 8.5 (predicted GM=10600, vs 3600 EU/ml for pH 8.5 to 9.5), where soluble fluids were used (predicted GM=11800 vs. 2800 EU/ml for synthetic fluids), and where sump fluid temperatures were higher (predicted GM=2600 EU/ml at 11 degrees C vs. 21500 EU/ml at 32 degrees C). The within-shop correlation of sump bulk fluid endotoxin concentrations was 38%. CONCLUSIONS: Minimizing tramp oil contamination, using synthetic fluids, and monitoring pH and temperature would be valuable tools for controlling endotoxin contamination in MWF sumps. In addition, since there was correlation within-shop, contamination of one sump in a shop may suggest changing the fluids in all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».