Maintenance strategies for on-site water disinfection by ultraviolet lamps on dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria have been detected in many water supplies on dairy farms, and the water used to wash milking equipment should be free of bacteria. This study evaluated two ultraviolet (UV) technologies, with and without automatic sleeve cleaning device, as on-farm water disinfection system. No fouling was observed during 6 months of continuous operation of the self-cleaning UV system. The dose provided by a non self-cleaning UV lamp decreased by 41% and 96% after 30 and 60 days of continuous operation, respectively, at the maximum recommended water hardness and iron levels. However, when the lamp was operated 2 hours, twice daily, as on dairy farms disinfecting water solely to wash milking equipment, the dose decreased by 9% and 50% after 30 and 60 days, respectively. A UV system with self-cleaning capability is thus recommended for most farms, or monthly manual cleanings will be required to limit fouling and ensure water disinfection. Both UV technologies were efficient in disinfecting water containing high pathogen concentrations. A dose of 136 mJ/cm2 completely deactivated 1090 and 595 CFU/100 mL of total and fecal coliforms, respectively. Under proper management, the use of UV lamps could thus provide bacteria-free water to wash milking equipment on dairy farms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».