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Enregistrement W2117601004 · doi:10.1139/s06-064

Modeling of a new UV test cell for evaluation of lamp fluence rate effects in regard to water treatment, and comparison to collimated beam tests

2007· article· en· W2117601004 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Grapperhaus, Raymond Schaefer, Karl G. Linden

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollimated lightFluenceIrradianceMaterials scienceOpticsBeam (structure)Nuclear engineeringEnvironmental sciencePhysicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collimated beam (CB) tests allow for consistent, easily calculated and reproducible measurements of UV fluence, and are widely used in UV treatment research and validation testing. However, because CB tests employ distance to provide collimation, the irradiance at the test sample is much lower than in UV treatment systems. A potential benefit of pulsed light may arise from the high fluence rate it produces. A new high-irradiance (HI) test cell approach and modeling technique are presented for use in evaluating these effects. The model is shown to correctly predict the fluence in the HI test cell by benchmarking it to CB measurements. This demonstrates that the HI cell is a useful tool in evaluating the effect of high fluence rate in UV treatment. This modeling technique also has application in reactor design.Key words: pulsed UV, collimated beam, modeling, disinfection, remediation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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