Greywater recycling for diverse collection scales and appliances: Enteric pathogen log-removal targets and treatment trains
Notice bibliographique
Résumé
In light of increasingly diverse greywater reuse applications, this study proposes risk-based log-removal targets (LRTs) to aid the selection of treatment trains for greywater recycling at different collection scales, including appliance-scale reuse of individual greywater streams. An epidemiology-based model was used to simulate the concentrations of prevalent and treatment-resistant reference pathogens (protozoa: Giardia and Cryptosporidium spp., bacteria: Salmonella and Campylobacter spp., viruses: rotavirus, norovirus, adenovirus, and Coxsackievirus B5) in the greywater streams for collection scales of 5-, 100-, and a 1000-people. Using quantitative microbial risk assessment (QMRA), we calculated LRTs to meet a health benchmark of 10–4 infections per person per year over 10′000 Monte Carlo iterations. LRTs were highest for norovirus at the 5-people scale and for adenovirus at the 100- and 1000-people scales. Example treatment trains were designed to meet the 95 % quantiles of LRTs. Treatment trains consisted of an aerated membrane bioreactor, chlorination, and, if required, UV disinfection. In most cases, rotavirus, norovirus, adenovirus and Cryptosporidium spp. determined the overall treatment train requirements. Norovirus was most often critical to dimension the chlorination (concentration × time values) and adenovirus determined the required UV dose. Smaller collection scales did not generally allow for simpler treatment trains due to the high LRTs associated with viruses, with the exception of recirculating washing machines and handwashing stations. Similarly, treating greywater sources individually resulted in lower LRTs, but the lower required LRTs nevertheless did not generally allow for simpler treatment trains. For instance, LRTs for a recirculating washing machine were around 3-log units lower compared to LRTs for indoor reuse of combined greywater (1000-people scale), but both scenarios necessitated treatment with a membrane bioreactor, chlorination and UV disinfection. However, simpler treatment trains may be feasible for small-scale and application-scale reuse if: (i) less conservative health benchmarks are used for household-based systems, considering the reduced relative importance of treated greywater in pathogen transmission in households, and (ii) higher log-removal values (LRVs) can be validated for unit processes, enabling simpler treatment trains for a larger number of appliance-scale reuse systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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)
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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 tête enseignante, 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 ».