Impact of water characteristics on UV disinfection of unfiltered water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to examine the impact of unfiltered water conditions on UV disinfection. UV biodosimetry tests were conducted over a year using water samples from two treatment plants that apply UV without filtration. The influence of turbidity, absorbance, and zeta potential on UV dose–response curves was analyzed to evaluate relationships between unfiltered water quality and log-inactivation of surrogate organisms. It was observed that diminishing inactivation with increasing UV dose (tailing effect) was governed principally by the surface charge of particulate matter. The increased tailing level observed in raw waters was postulated to be due to having more neutral surface charges, resulting in elevated electrostatic attraction between particles and microorganisms that increased UV resistance. Inactivation at a dose of 35 mJ/cm2 in water samples with low turbidity levels (0.38 NTU) and relatively negative surface charge resulted in 3.0 log-removal in comparison with 2.2 and 2.0 log-removal for samples with turbidity levels of 1.57 and 0.61 NTU, respectively. The results of this study highlight the risks of UV disinfection of unfiltered supplies with respect to the effects of water quality characteristics on UV effectiveness and could be employed to optimize the estimation of UV disinfection potential.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».