Ultraviolet light-emitting diode (UV-LED) water disinfection photoreactors: A review
Notice bibliographique
Résumé
Water disinfection is a crucial pillar in the water treatment process. Ultraviolet (UV) irradiation is increasingly being recognized as a potent method devoid of chemicals and effective against a spectrum of pathogens. While conventional UV lamps dominate the market, promising alternatives exist, such as excimer lamps, microplasma lamps, and UV light-emitting diodes (UV-LEDs). UV-LEDs have notable advantages due to their sturdy construction, absence of mercury vapor, adaptable wavelengths, immediate operation, pulsating capabilities, compactness, and enduring lifespans. Designing an optimal UV-LED reactor requires meticulous attention to be paid to several key factors. These factors include kinetics, hydrodynamics, radiation, cooling techniques, fouling prevention, serviceability, and safety protocols. This article presents a thorough exploration of recent breakthroughs and profound insights related to UV-LED water disinfection systems, providing guiding principles for future advancements. The phenomena central to UV-LED water disinfection systems, including microbial inactivation kinetics, radiation dispersion aided by lenses and reflectors, and the dynamics of flow regimes, are first explored. Subsequently, the considerations of implementing UV-LED water disinfection system designs are presented in detail, exemplified by discussions on UV-LED thermal management. The crucial aspects of evaluating the performance of UV-LED water disinfection systems are then highlighted, with a focus on delivered UV doses and reactor efficiency parameters.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».