Odour assessment: determining the optimum temperature and time for Tedlar sampling bag pre-conditioning
Notice bibliographique
Résumé
Odours present in new Tedlar bags can impact the assessment of emissions from sewer collection systems and wastewater treatment plants. Conditioning protocols are needed to minimise the impact of background materials emissions on the sampling and assessment of odourous emissions. Olfactometry analysis has shown that background odour concentrations for new Tedlar bags can be as high as 130 OU(E)/m(3). Experimental studies were undertaken to investigate the impact of different conditioning temperatures in order to determine the optimum temperature for cleaning new Tedlar bags to a level when no detectable odours were present in the sampling bags via dilution olfactometry. For the purpose of this study, new Tedlar bags were cleaned in a temperature-controlled oven that had a constant filtered air flow-rate. From the analysis of odour and volatile organic compounds (VOCs) concentrations found in new Tedlar bags during the cleaning process, it was observed that odour and VOCs concentrations decreased with time. It was also found that the temperature setting plays a significant role in the cleaning of the Tedlar bags as large concentrations of phenols and acetamide, N,N-dimethyl were found in new Tedlar bags and their concentrations decreased following the temperature pre-conditioning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».