Quantifying ultraviolet inactivation kinetics in nearly opaque fluids
Notice bibliographique
Résumé
The use of ultraviolet light for inactivation of pathogens is an engrained, low-cost, eco-friendly method for disinfection of nearly transparent (UVT254 > 30%/cm) contaminated fluids for which a standard-collimated beam apparatus is typically used for measurement of intrinsic inactivation kinetics. However, such a device cannot be used for low ultraviolet transmittance (UVT254 < 30%/cm) and nearly opaque (UVT254 < 10%/cm) fluids because of the lack of sufficient mixing and intrinsic inactivation kinetics controlled by dose distribution and mass-transfer effects. In this paper, a computational fluid dynamics (CFD) model was used to determine the validity regime for accurate ultraviolet inactivation kinetics studies in low transmittance and nearly opaque fluids when a new Taylor–Couette collimated beam apparatus, which exploits flow instability through the formation of toroidal counter-rotating vortices, is used for irradiations. A Taylor number of ∼ 46,500 was sufficient to overcome the very short UV light penetration at UVT254 ∼ 0.001%/cm as long as the log10 reduction value was used as controlling parameter. Specifically, it was identified that, in case of first-order inactivation kinetics, the applied average dose (AD) should not be higher than three times the dose required for one log10 inactivation (also known as D10) in order to generate data for accurate kinetic studies.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».