A critical review of ultra-violet light emitting diodes as a one water disinfection technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle