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Enregistrement W2756402846 · doi:10.5006/c2017-09104

Modeling Lead and Copper Corrosion and Solubility in Municipal Water Distribution Systems

2017· article· en· W2756402846 sur OpenAlexaboutno aff
Robert J. Ferguson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopperCorrosionSolubilityLead (geology)MetallurgyErosion corrosion of copper water tubesMaterials scienceLead–acid batteryEnvironmental scienceChemistryGeologyThermodynamicsBattery (electricity)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lead and copper in municipal water systems present a major health hazard in addition to the infrastructure loss associated with corrosion releasing them into the distribution system. Soluble lead and copper became a legal as well as economic concern with the implementation of the Lead and Copper rule in the United States in 1991 and its subsequent expansion. Similar regulations where implemented in Canada during the same time period. The regulations set action limits for the metals at 15 μg/L for Pb and 1.3 mg/L for Cu. Lead and copper in municipal systems can result from soluble lead in copper in the water source, corrosion releasing soluble ions into the water, and the dissolution of corrosion product and other lead and/or copper deposits. The dissolution process can be increased, or limited, by changes in water chemistry due to seasonal variations, changing water sources, or changes in treatment. In some cases, treatment directed towards minimizing corrosion as a source of lead and copper, can actually increase the solubility of the ions. This paper describes a two fold approach to computer modeling of lead and copper corrosion, and the maximum solubility of lead and copper in the municipal water. The methods outlined can be used to: Model lead and copper corrosion in a distribution system.Model the maximum solubility of lead and copper as an indicator of the waters ability to dissolve deposits, and transport soluble Pb and Cu ions through the system.Predict the impact of changing water sources upon lead and copper levels in the system.Predict the impact of treatments, including pH adjustment upon lead and copper in the system. Examples are provided based upon a recent, well publicized, water change that resulted in high lead levels in a municipal water system. The method outlined was used to evaluate a municipal water, and compare traditional indices, maximum lead and copper solubility, and predicted corrosion rates, to the river water that replaced it.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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