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Enregistrement W3209772257 · doi:10.1136/oem-2021-epi.218

P-171 Air recirculation in ventilation system and its impact on trichloramine exposures in a swimming pool Hall: A numerical investigation

2021· article· en· W3209772257 sur OpenAlexaffabout
Hélène Proulx, Maximilien Debia, Stéphane Hallé

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceVentilation (architecture)ASHRAE 90.1DeckComputational fluid dynamicsMarine engineeringTRACEREnvironmental engineeringSimulationMeteorologyMechanicsEngineeringPhysicsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Trichloramine (NCl3) is an irritant gas commonly found in the air of indoor swimming pool, causing health problems to swimmers and workers who are often exposed to this contaminant. ASHRAE recommends a supply air delivery rate of 4 to 8 air changes per hour to remove trichloramine in aquatic centers. However, the fraction of recirculated air can have a significant impact on the exposure level. Objective The main objective of this study is to investigate the impact of air recirculation by mechanical ventilation systems on NCl3 exposures for five user groups: i) swimmers in the basin, ii) people sitting or iii) standing on the deck, iv) lifeguards in surveillance chairs and v) spectators in mezzanine area. Methods Exposure to NCl3 levels in a 9300 m3 swimming pool hall located in Montreal (Canada) is evaluated with a computational fluid dynamic software (Fire Dynamic Simulator). Simulations are performed for five recirculation ratios starting from the reference case at 77% down to 0% (100% fresh air). Emission rate of NCl3 is based on equations found in literature for a fully occupied pool. The numerical model was experimentally validated with tracer gas injection in situ. Results The tracer gas simulation results show good agreement with the experimental results. Compared to the reference case (77% recirculation condition), a 100% fresh air ventilation strategy decreases the NCl3 levels of the five groups from: i) 19%, ii) 31%, iii) 62%, iv) 61% and v) 77%, respectively. Conclusion Reducing the recirculation rate reduces the NCl3 concentrations. However, recirculation of air has less impact on the concentrations in the breathing zones located near the water surface compared to the other zones. The best air quality improvement with the 100% fresh air strategy is for spectators. Other ventilation strategies have to be investigated to improve air quality in the lower breathing zones as well.

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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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