Investigative approach to improve hot water system hydraulics through temperature monitoring to reduce building environmental quality hazard associated to Legionella
Notice bibliographique
Résumé
Several countries have promulgated control measures and design guidelines to limit the proliferation of Legionella within hot water distribution systems (HWDS). However, there is little information on how to assess and improve existing HWDS unable to maintain water temperatures ≥55 °C throughout the system. A 50-year old hot water system of a 10 story hospital was investigated in terms of temperature distribution and Legionella pneumophila prevalence. Concentrations of L. pneumophila were correlated with the maximum temperature reached at the tap, with a significant decrease observed at T ≥ 55 °C. Continuous temperature and flow monitoring was performed on the overall HWDS, characterizing the principal and secondary horizontal return loops for all 9 wings, and detailed investigations of the secondary vertical return loops was completed in Wing 3. Results indicated the system inability to systematically maintain desired operating temperatures of 55 °C. The deficient hydraulic distribution was the root cause of the poor temperature maintenance throughout the secondary loops, but defective devices were also identified as playing an important role in sectorial temperature failure. A simple stepwise investigative approach was developed to identify hydraulic deficiencies. The implementation of flow restrictions on identified recirculation loops and increased pumping efficiency was conducted within a short period of 2 months, with no major system upgrade. These corrective measures resulted in a balanced system with increased flow velocities (>0.2 m/s). As a result, the proportion of taps achieving 55 °C within 2 min increased from 11% to 74% and L. pneumophila prevalence decreased from 93.1% to 46.1% after 4 weeks.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».