Field-analysis of potable water quality and ozone efficiency in ozone-assisted biological filtration systems for surface water treatment
Notice bibliographique
Résumé
Potable water treatment in small communities is challenging due to a complexity of factors starting with generally poor raw water sources, a smaller tax and consumption base that limit capital and operating funds, and culminating in what is typically a less sophisticated and robust water treatment plant for production and delivery of safe, high quality potable water. The design and optimization of modular ozone-assisted biological filtration systems can address some of these challenges. In surface water treatment, the removal of organic matter (e.g., dissolved organic carbon - DOC), inorganic nutrients and other exposure-related contaminants (e.g., turbidity and dissolved solids) from the raw water source is essential. Thus, a combination of chemical and biological oxidation processes can produce an effective and efficient water treatment plant design that is also affordable and robust. To that end, the ozone-assisted biological filtration water treatment plants in two communities were evaluated to determine the efficacy of oxidation and contaminant removal processes. The results of testing for in-field system performance indicate that plant performance is particularly negatively impacted by high alkalinity, high organics loading, and turbidity. Both bicarbonate and carbonate alkalinity were observed to impede ozone contact and interaction with DOC, resulting in lower than anticipated DOC oxidation efficiency and bioavailability. The ozone dosage at both water treatment plants must be calculated on a more routine basis to better reflect both the raw water DOC concentration and presence of alkalinities to ensure maximized organics oxidation and minimization of trihalomethanes production.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».