Can UVC-LEDs mitigate biofouling in community-scale photovoltaic-powered reverse osmosis systems?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The lack of safe drinking water infrastructure in off-grid communities is a significant risk to sustainable development, especially for low- and middle-income countries (LMICs). Photovoltaic-powered reverse osmosis (PVRO) has emerged as a promising method due to its performance, scalability, consistency, and the robust global supply chain of its components. However, reliability issues like biofouling can quickly reduce its performance, shorten membrane lifetime, and hinder adoption in off-grid settings. Ultraviolet light emitting diodes (UV-LEDs) ranging from 200–285 nm wavelengths reduce the number of microorganisms in water but there are mixed results about their use on mitigating biofouling in reverse osmosis systems. Herein, we aim to provide a preliminary assessment on whether UV-LED pre-treatment can mitigate biofouling in PVRO systems. Analysis of the E. coli concentration pre- and post-UV treatment for batch and flow cell experiments demonstrated reduced bacterial concentration after treatment but suggest that remaining bacteria after UV treatment can grow back over time, i.e., UV-LEDs do delay, but not completely eliminate, biofouling. These results encourage further investigation into how UV-LEDs can be optimally integrated in PVRO systems and also set the premise for controlled biofouling mitigation studies for intermittently operated, small-scale PVRO.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 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 ».