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Enregistrement W2606850579 · doi:10.2166/wqrj.2017.023

A computational fluid dynamics analysis of placing UV reactors in series

2015· article· en· W2606850579 sur OpenAlexafffund
Patrick C. Young, Yuri Lawryshyn

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNational Water Research Institute
Mots-clésUltravioletWastewaterReactor designUltraviolet radiationWater disinfectionSeries (stratigraphy)Additive functionChemistryBiological systemNuclear engineeringBiochemical engineeringEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMaterials scienceRadiochemistryMathematicsEngineeringOptoelectronicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultraviolet (UV) light water treatment reactors are commonly used in both wastewater and drinking water disinfection. UV technology can effectively inactivate a large number of pathogens at low UV doses, however adenovirus requires a substantially higher dose than most pathogens of interest. In order to meet adenovirus inactivation requirements, UV reactors are often placed in series and the total inactivation is calculated as the sum of the reactors' individual UV doses. In this paper, it is shown that this simple summation treatment of UV dose may be acceptable. A parameter called the reactor additivity factor is introduced to properly characterize the interaction between UV reactors in series. Three types of UV reactors are modelled using computational fluid dynamics, and their RAFs are computed. The validity of reactor additivity in practice in wastewater and drinking water systems is discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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