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Enregistrement W2142300574 · doi:10.1139/l99-047

The effect of zinc orthophosphate and pH-alkalinity adjustment on metal levels leached into drinking water

2000· article· en· W2142300574 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Diane M. Churchill, D. S. Mavinic, Douglas G. Neden, Doug MacQuarrie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkalinityZincCopperLeaching (pedology)BrassMetallurgyTinCorrosionMetalSoft waterChemistryMaterials scienceEnvironmental scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 12-month pilot plant study was conducted to evaluate a number of corrosion control treatments to reduce metal leaching from typical household plumbing materials. A pipe loop system was used to test six treatment options, with a control loop of the characteristically soft, acidic, Greater Vancouver Water District (GVWD) water. Four pH- alkalinity combinations and two concentrations of zinc orthophosphate (0.37 mg/L and 1.0 mg/L as Zn) were studied. at regular intervals, the flowing, treated, and control waters were allowed to stagnate in the pipe loop system for 8- and 16-h periods. Following the designated standing time, water samples taken from the lead/tin solder jointed, soft copper plumbing coils, the submerged, free standing coils of 50/50 lead/tin solder, and the brass faucets, were measured for lead, copper, and zinc levels. Overall, when compared to the control loop, the pH-alkalinity treatments appeared to exacerbate metal leaching in standing samples. The zinc orthophosphate treated loops were both effective at reducing lead and copper leaching to below control levels. In general, the two standing times showed little difference in the levels of leached metals. The exception to this occurred in the higher dose zinc orthophosphate loop, which had higher copper and zinc levels at the longer standing time. Key words: copper, corrosion, drinking water, lead, zinc orthophosphate.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations21
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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