UV disinfection of water: the need for UV reactor validation
Notice bibliographique
Résumé
Disinfection by ultraviolet light (UV) has received wide endorsement as an important contribution to the multiple barrier approach for protection of public health. UV can be used both to disinfect wastewater discharged to the environment, and to disinfect that water when it is picked up again for human consumption. UV readily blocks infectivity by such chlorine-resistant pathogens as Cryptosporidium parvum, Giardia lamblia and Legionella pneumophila. Multiple disinfectant use is now being discussed to broaden the spectrum of pathogens that can be inactivated by using disinfectants in their most strategically advantageous dose and function. Optimizing multiple barrier strategies requires attention to validation of the concepts and technologies involved. UV technology validation ensures that the equipment can deliver the target UV design dose, and that the monitoring/control technology modulates the dose appropriately with changes in water quality or operating conditions. The bioassay approach for UV reactor validation is recommended over analytical and numerical models. Analytical models, which provide an average dose estimate, have been shown to be inadequate. Numerical models, which utilize Computational Fluid Dynamics (CFD) and UV light intensity models to predict reactor performance, can be accurate when used by skilled professionals but require significant validation and/or calibration against bioassay data.
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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 | 0,081 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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 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 ».