New developments in premise plumbing: Integrative hydraulic and water quality modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Significant seasonal changes in chemical and microbiological water quality can occur in buildings at different fixture locations due to temperature and time dependent reaction rates. Here, a series of calibrated plumbing hydraulic‐water quality models were developed for the extensively monitored Retrofitted Net‐zero Energy, Water & Waste (ReNEWW) house in West Lafayette, Indiana, USA. The eight new models predict the absolute level of free chlorine, total trihalomethanes, copper, iron, lead, NO3− (nitrate‐nitrogen), heterotrophic plate count (HPC), and Legionella spp. concentration at each fixture for plumbing use, operational characteristics, and design layouts of the plumbing system. Model development revealed that the carrying capacity to describe Legionella spp. growth (and other organisms) under water usage and plumbing design conditions is lacking in the literature. Reducing simulated building water use by 25% prompted increased absolute concentrations of HPC and Legionella spp., each increasing by a factor of about 105. When the simulated service line length was increased, Legionella spp. concentrations increased by up to 106 gene copies /L in the Summer season. The proposed modeling framework can be used to support better planning, design, analysis, and operational decision‐making.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».