Contaminant intrusion in water distribution networks: review and proposal of an integrated model for decision making
Notice bibliographique
Résumé
Contaminant intrusion in a distribution network (DN) refers to the entry of harmful chemicals and pathogens in the presence of three conditions: (i) the availability of a contaminant source near water mains; (ii) a pathway: leakage or breakage; and (iii) a driving force: low or negative pressure in the water main. The occurrence of contamination in a DN can take place frequently as there is no specific treatment at this stage except secondary disinfection. Contaminant intrusion requires as much attention as source water protection or treatment plants, particularly given that at this point, water is near the final stage prior to human consumption. Failure to detect and treat at this time could have potential negative impacts on consumers’ health. Following the September 11, 2001 attack, strict regulations are now enforced by the municipalities to monitor water quality within DNs. This review article focuses on various aspects of contaminant intrusion in DNs based on more than 90 journal articles, peer-reviewed conference proceedings, and research reports. Here we present details on the conditions of contaminant intrusion, water quality regulations, sampling, protection and mitigation strategies, and various modelling approaches for decision making. Based on this review, we propose an integrated model that will help guide effective decision making for contaminant detection and mitigation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».