Using turbidity and particle counts to monitor Cryptosporidium removals by filters
Notice bibliographique
Résumé
Physicochemical removal of protozoan pathogens is receiving increased attention because of the difficulty of chemically inactivating these organisms, particularly Cryptosporidium parvum. Most studies that have examined the removal of these and other pathogens by filtration have been conducted under steady-state conditions with optimized pre-treatment. The research on which this paper is based evaluated the removal of Cryptosporidium and surrogates at various points in the filter cycle and under non-optimal conditions, at several pilot plants. The focus of this paper is on the relationship between removals of Cryptosporidium, and turbidity and particle counts. Under stable or optimal operating conditions all pilot plants produced similar low filter effluent turbidity and particle counts. Average Cryptosporidium removal varied among locations, however, by more than two log units. Cryptosporidium removal was impaired under all of the non-optimal conditions. Particle and turbidity performance was also worse, but the relationship of these parameters to Cryptosporidium removal varied. Particle counts show greater promise than turbidity as a tool to monitor filter performance in real time for possible deterioration in Cryptosporidium removal capability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,002 |
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 ».