Contributions of spatial, temporal, and treatment impacts on natural organic matter character using fluorescence-based measures
Notice bibliographique
Résumé
The potential application of fluorescence spectroscopy for monitoring of organic matter concentration and character at four water treatment facilities was investigated. Results are presented showing impacts on natural organic matter (NOM) due to intake location on the same water body and from individual unit processes including ozonation, granular-activated carbon filtration, and coagulation/flocculation. For validation and comparison of fluorescence methods, organic matter was quantified and characterized using liquid chromatography-organic carbon detection (LC-OCD). Principal component analysis (PCA) and parallel factors analysis were used for dimensionality reduction and to represent individual organic components observed through fluorescence excitation-emission matrices. Fluorescence results generally agreed with LC-OCD characterization, indicating that complete treatment reduced organic concentrations and preferential removal of humic-like material was associated with coagulation/flocculation. PCA results indicated higher concentrations of humic-like material at the Island water treatment plant intake that was not well reduced by inline polyaluminum chloride coagulation and direct filtration. Through fluorescence spectroscopy, ozonation increased Rayleigh scattering, which is correlated to small colloidal/particulate concentrations. Full-scale results from four water treatment plants presented demonstrate that fluorescence methods can characterize NOM, providing similar identification of trends to LC-OCD, with possible online application and use in real-time water treatment process control.
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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 | 0,000 | 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 ».