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Enregistrement W2955680721 · doi:10.3390/w11071372

Using Nodal Infection Risks to Guide Interventions Following Accidental Intrusion due to Sustained Low Pressure Events in a Drinking Water Distribution System

2019· article· en· W2955680721 sur OpenAlexaff
Fatemeh Hatam, Mirjam Blokker, Marie‐Claude Besner, Gabrielle Ebacher, Michèle Prévost

Notice bibliographique

RevueWater · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensPolytechnique MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrusionCryptosporidiumEnvironmental scienceAccidentalRisk assessmentSewageWeibull distributionEnvironmental healthToxicologyEnvironmental engineeringComputer scienceBiologyStatisticsMathematicsMedicineEcologyComputer securityGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving the risk models to include the possible infection risk linked to pathogen intrusion into distribution systems during pressure-deficient conditions (PDCs) is essential. The objective of the present study was to assess the public health impact of accidental intrusion through leakage points in a full-scale water distribution system by coupling a quantitative microbial risk assessment (QMRA) model with water quality calculations based on pressure-driven hydraulic analysis. The impacts on the infection risk of different concentrations of Cryptosporidium in raw sewage (minimum, geometric mean, mean, and maximum) and various durations of intrusion/PDCs (24 h, 10 h, and 1 h) were investigated. For each scenario, 200 runs of Monte Carlo simulations were carried out to assess the uncertainty associated with the consumers’ behavioral variability. By increasing the concentrations of Cryptosporidium in raw sewage from 1 to 560 oocysts/L for a 24-h intrusion, or by increasing the duration of intrusion from 1 to 24 h, with a constant concentration (560 oocysts/L), the simulated number of infected people was increased by 235-fold and 17-fold, respectively. On the first day of the 1-h PDCs/intrusion scenario, a 65% decrease in the number of infected people was observed when supposing no drinking water withdrawals during low-pressure conditions at nodes with low demand available (<5%) compared to no demand. Besides assessing the event risk for an intrusion scenario, defined as four days of observation, the daily number of infected people and nodal risk were also modeled on different days, including during and after intrusion days. The results indicate that, for the case of a 1-h intrusion, delaying the start of the necessary preventive/corrective actions for 5 h after the beginning of the intrusion may result in the infection of up to 71 people.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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