MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4376132581 · doi:10.1038/s41598-023-34633-7

Improved disinfection performance for 280 nm LEDs over 254 nm low-pressure UV lamps in community wastewater

2023· article· en· W4376132581 sur OpenAlexafffund
Sean A. MacIsaac, Kyle D. Rauch, Taylor Prest, Richard M. Simons, Graham A. Gagnon, Amina K. Stoddart

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLight-emitting diodeWastewaterOptoelectronicsMaterials scienceEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations35
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetGaN-based semiconductor devices and materialsTravaux en français237 207