Disinfection Performance in Wastewater Stabilization Ponds in Cold Climate Conditions: A Case Study in Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Disinfection processes in passive wastewater treatment systems, which are dependent on natural purification, can be greatly influenced by environmental factors. In the Canadian Arctic, the passive systems face more challenges due to the extreme environmental conditions. The new Wastewater Systems Effluent Regulations (WSER) were implemented in Canada in 2012. Currently, they do not apply in the far North due to the limited wastewater treatment infrastructure in northern communities. In the summer of 2015, a field investigation was conducted to Pond Inlet, Nunavut, to assess the pathogen removal and inactivation of a wastewater stabilization pond (WSP). Sunlight disinfection was considered only effective at the water surface. The system achieved 0.76–1.2 log removal of E. coli and 0.79–1.02 log removal of total coliforms during the treatment season in 2015. Prior to annual decant, the average concentration of E. coli was 1.3 × 106 CFU/100 mL in the WSP, which exceeded discharge guidelines of 104 to 106 CFU/100 mL set by the Nunavut Water Board (NWB). Existing WSP disinfection models, which were typically designed for temperate or tropical regions, were selected to study their viability to predict the pathogen removal of Arctic WSPs. In general, the models over-predicted disinfection performance by an order of magnitude or more, and some were unable to replicate trends in the data. A modified model for northern WSPs should be developed in order to accurately predict disinfection performance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».