Impact and management of iron corrosion by-products on drinking water quality in distribution systems
Notice bibliographique
Résumé
Cast iron pipes were installed broadly in North American water utilities. Many of these cast iron pipes are corroded and are continuous sources of Fe(II) ions in drinking water distribution systems. Recent studies have reported that soluble or particulate iron decreases water quality in distribution systems. \n\nIn this study, an array of bench scale experiments were conducted to evaluate the impact of most common water parameters (e.g., pH, PO4, Cl2, and DOM) on the oxidation rate of Fe(II) ions, and on the formation of iron suspense in synthetic water samples. This was accomplished using a 24 full factorial design approach at a 95% confidence level. This study demonstrated that a lower content of iron suspension color, turbidity, and smaller particle size would appear to be obtained in presence of a phosphate based corrosion inhibitor at a pH value of 6.5 compared to a pH value of 8.5.\n\nTo investigate the impact of Fe(II) ions, phosphate, pH and reaction time, and their interaction on DBPs formation in water samples, this study was conducted following an experimental design approach. Considering all the significant (α = 0.05, p < 0.05) factors, mathematical models for HAAs and THMs prediction were developed using 80 experiments. The models’ adequacy was checked thorough the statistical and graphical diagnostics. Different sources of natural water samples collected from three main water treatment plants in Halifax, Canada, were used to validate the models. This study suggested that the models’ performance were found to be excellent under a wide range of studied variables. Consequently, the most predominant iron oxides (goethite and magnetite) were used to investigate their impact on chlorine decay and DBPs formation study. Goethite and magnetite were also used for the adsorption of DBPs precursor (DOM). The DOM adsorption data illustrated to fit well with the Langmuir adsorption isotherm, indicating monolayer coverage. Molecular weight (MW) distributions of DBPs precursor (DOM) revealed that the higher molecular weight fractions adsorbed preferentially onto goethite followed by magnetite surface. The change of MW distribution of DOM was found to be in reasonable agreement with the change of DBPs formation in iron-water systems.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».