Investigation of the Benefits of Using Direct Steam Injection in Effluent Treatment Systems
Notice bibliographique
Résumé
In high-containment facilities the treatment of biological waste is very important. Liquid waste from containment level 4 laboratories and containment level 3 laboratories which handle nonindigenous animal pathogens is collected and treated in effluent treatment vessels. These vessels decontaminate the effluent using indirect steam via a steam jacket to heat the liquid to a minimum of 121°C. In some containment facilities the effluent is decontaminated by using direct steam injection to heat the load to the decontamination set point. This method of injecting steam directly into the load has the potential of providing agitation and reducing the amount of time necessary to heat the load to the set point, thereby reducing the processing time and increasing system capacity. To investigate the benefits of direct steam injection, one of the effluent treatment vessels was modified so that direct steam could be used to supplement the indirect heating of the effluent. After functional testing was conducted to ensure the proper operation of the steam injection, tests were conducted to determine the efficacy of decontamination. For these tests the liquid load was spiked with bacterial spores and samples were taken during the warm-up process as well as during the decontamination period to determine when inactivation of the spores was achieved. To date, very little data have been published on the efficacy of effluent treatment vessels or comparing different methods of heating in these vessels.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».