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Enregistrement W3085854243 · doi:10.3390/w12092536

Real-Time Estimation of Disinfection By-Products through Differential UV Absorbance

2020· article· en· W3085854243 sur OpenAlexafffund
Stéphanie Guilherme, Caetano C. Dorea

Notice bibliographique

RevueWater · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHaloacetic acidsAbsorbanceEnvironmental scienceWater treatmentChemistryEnvironmental chemistryWater disinfectionChromatographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts to control of unwanted disinfection by-products (DBPs) can be hindered by the relatively low-frequency data that is generated from DBP monitoring for regulatory purposes. Differential UV absorbance (DUVA) has the potential to overcome some of these difficulties as a relatively simple and low-cost technique for the estimation of regulated DBPs (i.e., trihalomethanes, THMs, and haloacetic acids, HAAs). DUVA is based on the principle that differences in UV absorbance at specific wavelengths before and after chlorination can be correlated to DBP occurrence. This project sought to assess a lab-based protocol for the determination of a site-specific linear calibration curve for in situ real-time estimations of DBPs from DUVA measurement in water treatment plants (WTPs). A field spectrophotometer probe capable of high frequency scans within the UV light wavelength spectra with light paths of 100 mm was used. Models were developed to estimate DBP levels, at a scale representative of DUVA and DBP levels that actually occur in the WTP under study. Results showed that level of uncertainty on DBP levels estimation is relatively low (23% for HAAs and 32% for THMs). Although DBP estimations through DUVA are not of regulatory value, they can be used for real-time estimation of DBP levels to better inform operational decision making in water treatment plants and management of DBPs in distribution systems.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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