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Enregistrement W7035809504

Airborne Transmission of Legionella from Cooling Towers : A Fluid Dynamics Approach

2024· other· fr· W7035809504 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesHydro-QuébecPolytechnique MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésLeak detectionPilotagePanache
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ: En 2012, la deuxième plus importante éclosion de legionellose de l’histoire de l’Amérique du Nord a eu lieu à Québec, au Canada, entraînant 181 cas confirmés et 14 décès. La source de l’éclosion était une tour de refroidissement, un échangeur de chaleur qui fournit des conditions idéales pour la croissance de la bactérie responsable, Legionella, et qui génère de grandes quantités de d’aérosols capables de transporter ce pathogène. Malgré l’adoption de réglementations, les cas continuent d’augmenter partout dans le monde, atteignant en moyenne 1,9 à 2,4 cas pour 100 000 personnes annuellement en Amérique du Nord et en Europe en 2020. Les efforts de recherche ont été largement consacrés à la prévention de la croissance bactérienne. Cependant, comme cette maladie est transmise par l’inhalation d’aérosols contaminés en suspension dans l’air, une lacune majeure dans la caractérisation du processus d’infection réside dans la compréhension de la génération et du transport des aérosols. L’objectif principal de cette thèse est d’étudier ce problème en utilisant une ap-proche de dynamique des fluides, intégrant également les aspects énergétiques des tours de refroidissement, pour améliorer l’évaluation du risque de transmission aérienne de Legionella. La recherche est divisée en 5 articles, chacun abordant un aspect spécifique du problème. Le premier article est lié à la mesure des aérosols. En effet, l’évaluation précise des risques de contamination par Legionella à partir des tours de refroidissement nécessite une caractéri-sation précise des gouttelettes contaminées. Cependant, la performance des techniques de mesure bien établies dans le domaine de la science des aérosols est rarement évaluée pour les gouttelettes à base d’eau. Quatre instruments reposant sur des principes de fonctionnement différents pour fournir une distribution de taille des aérosols ont été comparés en utilisant des aérosols à base d’huile et d’eau. Des différences de mesures, causées par l’évaporation et le dépôt, ont été corrigées par des facteurs de correction empiriques, permettant une évalua-tion quantitative de la distribution de taille des aérosols à l’aide d’instruments abordables et accessibles. En mettant en oeuvre une technique de séchage proposée, les instruments peu-vent fournir de manière fiable la distribution de taille à la source d’aérosols, une information critique pour l’évaluation du risque. Le deuxième article explore l’évaluation du risque de Legionella provenant des tours de re-froidissement par la caractérisation des gouttelettes d’aérosol générées et libérées par les systèmes en fonctionnement. L’évaluation quantitative des risques microbiens (EQRM), un modèle statistique couramment utilisé pour quantifier la charge associée aux maladies d’origine hydrique, a été précédemment adaptée au contexte de la transmission de Legionella à partir des tours de refroidissement. Cependant, il repose sur des hypothèses dérivées d’études obsolètes, dont la validité est de plus en plus remise en question, ce qui pourrait avoir des implications significatives pour les résultats. Ainsi, une campagne d’échantillonnage in situ à grande échelle a été menée pour caractériser les aérosols rejetés par les tours de re-froidissement afin d’améliorer ce modèle. Les résultats ont menés à la suggestion de stratégies pour mitiger les risques. ABSTRACT: In 2012, the second largest legionellosis outbreak in North America occurred in Quebec City, Canada, resulting in 181 confirmed cases and 14 deaths. The source of the outbreak was a cooling tower, a widely adopted heat exchanger which inherently provides ideal conditions for the growth of the Legionella bacteria responsible for the disease and that generates large quantities of aerosol droplets capable of transporting this pathogen. Despite new regula-tions, cases continue to rise worldwide, reaching 1.9 to 2.4 cases per 100,000 people annually in North America and Europe in 2020. Research efforts have been largely dedicated to preventing bacterial growth. As this disease is transmitted via the inhalation of airborne contaminated aerosol droplets, a major research gap lies in the understanding of the fluid dynamics of aerosol generation and transport. The main objective of this thesis is to inves-tigate this problem using a fluid dynamics approach, also integrating the energetic aspects of cooling towers, to improve the risk assessment of airborne Legionella transmission. The research is divided into 5 articles, each addressing a specific aspect of the problem. The first article is related to the measurement of aerosol droplets. Indeed, accurately assess-ing Legionella contamination risks from cooling towers requires precise characterization of contaminated aerosol droplets. However, the performance of measurement techniques well established in the field of aerosol science is seldom assessed for water-based droplets. Four instruments relying on different operating principles to provide aerosol size distribution were compared using oil and water-based aerosol droplets. While oil-based measurements were consistent, significant discrepancies arose for evaporating water-based particles. These dif-ferences, caused by evaporation and deposition, were addressed through empirical correction factors, enabling quantitative assessment of aerosol size distribution using affordable and ac-cessible instruments. By implementing a proposed drying technique, sampling instruments can reliably provide size distribution at the aerosol source, critical information for airborne transmission risk assessment. The second article explores the risk assessment of Legionella from cooling towers through the characterization of the aerosol droplets generated and released from operating systems. Quantitative microbial risks assessment (QMRA), a statistical model commonly employed to quantify the burden associated with waterborne diseases, was previously adapted to the con-text of Legionella transmission from cooling towers. However, it relies on hypotheses derived from outdated studies, the validity of which is increasingly questioned, potentially leading to significant implications for the results. Thus, a large-scale in situ sampling campaign was conducted to characterize the aerosol released from cooling towers to improve this model. The improved QMRA emission model based on our measurements lead to the suggestion of strategies to mitigate risks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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