Kinetics of PAA Demand and its Implications on Disinfection of Wastewaters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disinfectant demand and microbial inactivation rate are essential issues for assessing disinfection performance and proper design of disinfecting systems. In the United Kingdom and Italy, peracetic acid (PAA) has recently become an accepted disinfectant for treating wastewaters prior to reuse in agriculture, and its use is likely to spread worldwide due to its efficacy as well as the benign nature of the by-products produced. In this paper, overall PAA demand during the advanced disinfection of municipal wastewater for agricultural reuse was evaluated under different experimental conditions. Batch tests were carried out using primary and secondary settled effluents sampled at the City of Taranto municipal wastewater treatment plant. PAA dosages ranged from 1.5 to 8.5 mg/L and from 21 to 40 mg/L for the secondary and primary settled effluents, respectively. Residual PAA was measured after contact times ranging from 1 to 60 min. Results showed that after a strong and almost instantaneous initial disinfectant consumption, the PAA consumption followed first-order kinetics with both effluents. The effluent characteristics affected the values of the parameters in the consumption model. PAA disinfection efficacy was assessed in terms of total coliform and Escherichia coli indicator organism reduction; better results were achieved with the latter. The approximate solution of Hom's model established by Haas and Joffe was used to model inactivation kinetics of both microbial targets.
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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 | 0,001 | 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 ».