Six Month Tracking of Microbial Growth in a Metalworking Fluid After System Cleaning and Recharging
Notice bibliographique
Résumé
Large volumes of metalworking fluids (MWFs) are used in manufacturing industries for cooling and lubrication of metal pieces and tools during machining. MWFs accumulate microbial growth through continuous recirculation and reuse. We studied the progression of microbial contamination for 6 months after dumping, cleaning and recharging (DCR) of a large semi-synthetic MWF system managed with several biocides. Fresh, uncontaminated fluid was added to the system after extensive cleaning. The following samples were collected and analyzed: pre-DCR fluid (before system cleaning); neat fluid diluted to 6% with water; in use MWF 12 h and 1, 3 and 6 months post-DCR. Samples were analyzed for total microorganism concentrations by direct counting using fluorescence microscopy and by plate counting on various media (R2A, BHI, Middlebrooks and rose bengal under aerobic conditions). In addition, PCR was performed for the detection of mycobacteria. There was a rapid progression in the total bacterial counts as determined by fluorescence microscopy: 5.7 x 10(7) cells/ml in the pre-DCR used fluid, no measurable bacteria in the neat fluid, 6.9 x 10(6) cells/ml after 12 h and 2.2 x 10(6), 3.6 x 10(8) and 6.1 x 10(8) cells/ml after 1, 3 and 6 months, respectively. On average, only 0.2% of the direct count organisms were quantified on R2A cultures. PCR showed the presence of mycobacteria in the used MWF at 3 and 6 months. Mycobacteria were also identified from cultures on Middlebrooks and R2A. This study demonstrates that standard methods for cleaning MWF systems are inadequate since residual bacteria in the system can rapidly repopulate the newly charged MWF.
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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) | 0,000 | 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 ».