A critical review of ultra-violet light emitting diodes as a one water disinfection technology
Notice bibliographique
Résumé
UV light emitting diode (LED) disinfection technologies have advanced over the last decade and expanded the design space for applications in point of use, industrial, and now full-scale water treatment. This literature review examines the progression of UV LED technologies from 2007 to 2023 using key features such as total optical power, price, and wall-plug efficiency. The review found that optical power is increasing while the price per Watt is decreasing; however, the wall plug energy (WPE) is slowly improving over the last decade. These factors govern the feasibility of many UV LEDs applications and establish the current state of the art for these technologies. An analysis of inactivation rate constants for low-pressure, medium-pressure, and UV LED sources was undertaken and provides a comprehensive view of how current UV LED technologies compare to traditional technologies. This comparison found that UV LEDs perform comparably vs conventional UV technologies when disinfecting bacteria and viruses. Furthermore, comparison of reported reduction equivalent fluences for UV LED flow-through reactors at the bench-, pilot-, and full-scale were explored in this review, and it was found that LED treatment is becoming more effective at handling increased flowrates and has been proven to work at full-scale. UV LEDs do however require additional research into the impacts of water matrices at different wavelengths and the impact that each available LED wavelength has on disinfection. Overall, this work provides a broad assessment of UV disinfection technologies and serves as a state-of-the-art reference document for those who are interested in understanding this rapidly developing technology.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».