Improved disinfection performance for 280 nm LEDs over 254 nm low-pressure UV lamps in community wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ultraviolet (UV) disinfection has been incorporated into both drinking water and wastewater treatment processes for several decades; however, it comes with negative environmental consequences such as high energy demands and the use of mercury. Understanding how to scale and build climate responsive technologies is key in fulfilling the intersection of UN Sustainable Development Goals 6 and 13. One technology that addresses the drawbacks of conventional wastewater UV disinfection systems, while providing a climate responsive solution, is UV light emitting diodes (LEDs). The objective of this study was to compare performance of bench-scale 280 nm UV LEDs to bench-scale low pressure (LP) lamps and full-scale UV treated wastewater samples. Results from the study demonstrated that the UV LED system provides a robust treatment that outperformed LP systems at the bench-scale. A comparison of relative energy consumptions of the UV LED system at 20 mJ cm −2 and LP system at 30 and 40 mJ cm −2 was completed. Based on current projections for wall plug efficiencies (WPE) of UV LED it is expected that the energy consumption of LED reactors will be on par or lower compared to the LP systems by 2025. This study determined that, at a WPE of 20%, the equivalent UV LED system would lead to a 24.6% and 43.4% reduction in power consumption for the 30 and 40 mJ cm −2 scenarios, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 ».