Scenario-based quantitative microbial risk assessment to evaluate the robustness of a drinking water treatment plant
Notice bibliographique
Résumé
While traditional application of quantitative microbial risk assessment (QMRA) models usually stops at analyzing the microbial risk under typical operating conditions, this paper proposes the use of scenario-based risk assessment to predict the impact of potential challenges on the expected risk. This study used a QMRA model developed by Health Canada to compare 14 scenarios created to assess the increase in risk due to potential treatment failures and unexpected variations in water quality and operating parameters of a water treatment plant. Under regular operating conditions, the annual risk of illness was found to be substantially lower than the acceptable limit. Scenario-based QMRA was shown to be useful in demonstrating which hypothetical treatment failures would be the most critical, resulting in an increased risk of illness. The analysis demonstrated that scenarios incorporating considerable failure in treatment processes resulted in risk levels surpassing the acceptable limit. This reiterates the importance of robust treatment processes and the multi-barrier approach voiced in drinking water safety studies. Knowing the probability of failure, and the risk involved, allows designers and operators to make effective plans for response to treatment failures and/or recovery actions involving potential exposures. This ensures the appropriate allocation of financial and human resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».