Evaporation of aerosol droplets from contaminated cooling tower water
Notice bibliographique
Résumé
The evaporation dynamics of water-based aerosol droplets carrying pathogens, such as Legionella from cooling towers, is critical for assessing the risks of airborne transmission. Yet, the evaporation of contaminated aerosol droplets remains poorly understood and is often overlooked by current risk assessment models. Changes in water properties, such as viscosity and surface tension, induced by the presence of nonvolatile solids or contaminants, affect the evaporation time, the droplet nuclei size, and the time resolved size evolution. The effect of these parameters was experimentally and analytically studied. Surfactants lowering surface tension introduced non-linearity in droplet size evolution, extending evaporation time by up to 14% and halting it at high concentrations. Increased viscosity delayed evaporation onset without affecting nuclei size, which remained around 8–9 μm compared to 0.5 μm for reference water droplets. High concentration of solids, covering over 60% of the droplet surface, nearly doubled the evaporation time and increased nuclei size to 20 μm. Existing evaporation models do not fully account for temporal size changes and the variability in nuclei size due to solids concentration. Improving evaporation models and incorporating them into microbial contamination risk assessments are critical to develop effective mitigation strategies, such as using efficient drift eliminators for cooling towers.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».