Monitoring Adenosine Triphosphate Concentrations in a Chloraminated Drinking Water Distribution System for Risk and Asset Management
Notice bibliographique
Résumé
Utilities rely on reliable and robust monitoring systems to inform decisions around asset operation and management in the drinking water distribution system (DWDS) to deliver high quality, biologically stable drinking water to consumers. However, traditional culture-based testing methods present challenges that make the timely detection of regrowth in the DWDS difficult. This study reports the results of an extensive adenosine triphosphate (ATP) monitoring campaign—a non-regulated parameter—in an urban, chloraminated drinking water system that analyzed over 5000 samples from two drinking water treatment plants (DWTPs), associated DWTP reservoirs, twelve outlying reservoirs and the DWDS between 2019–2022. ATP concentrations increased significantly between the two DWTP reservoirs and outlying reservoirs but decreased between the outlying reservoirs and DWDS samples. Relationships between ATP concentrations and other water quality variables varied depending on sampling location. Heterotrophic plate counts (HPC) were mainly non-detects (<1 CFU/mL) providing limited operational guidance compared to ATP. ATP concentrations exhibited temporal and spatial variation but did not exceed the proposed 10 pg/mL corrective action limit suggested by the manufacturer. ATP concentrations were also able to inform outlying reservoir management decisions. Monitoring ATP could serve as a useful indicator of biological stability in the DWDS for the utility of the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».