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Enregistrement W7113899861 · doi:10.1002/aws2.70045

Orthophosphate and Residence Time Impacts in Chloraminated Model Distribution Systems

2025· article· en· W7113899861 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueAWWA Water Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésChloramineNitrificationBiofilmResidenceResidence time (fluid dynamics)Residence time distributionNitrite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The combined effects of orthophosphate addition and residence time on chloramine stability, biofilm development, and nitrification potential in drinking water distribution systems (DWDSs) remain unexplored. Most previous studies examined orthophosphate dose under fixed residence time conditions, leaving a gap in understanding how water age modifies these impacts. This study evaluated the effects of orthophosphate and residence time (6/12 days) on monochloramine decay, biofilm growth, and nitrification potential using bench‐scale systems. At the 12‐day residence time, chloramine decay, biofilm growth, and nitrite accumulation were significantly greater, with orthophosphate amplifying these effects. Biofilm metabolic activity initially increased with orthophosphate before converging with the control, while bulk water metabolic activity remained higher. Genetic profiling revealed microbial community shifts under extended residence time and orthophosphate. These findings demonstrate that orthophosphate, when combined with longer residence times, can accelerate microbial activity and nitrification, highlighting the need to manage both factors to safeguard water quality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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