Innovations in UV Disinfection for Rainwater Treatment: System Design, Disinfection Efficiency, Pathogen Detection and Solar (PV) Power
Notice bibliographique
Résumé
Harvested rainwater (HRW) is an alternative source of potable water used internationally to meet the world's growing water demand gaps. HRW has increased in popularity, with some resource-poor countries encouraging its use to increase water resilience. However, due to potentially poor microbial quality, disinfection may be required to make it suitable for consumption. While chlorine is a widely used and successful disinfectant, there is an aversion to its taste and smell, and households often need regular maintenance and technical awareness for proper disinfection year-round. Alternatively, UV treatment has emerged as a potential alternative, providing a chemical-free alternative to conventional disinfection methods for water treatment. This systematic review explored the use of UV disinfection for rainwater treatment, examining their past implementations and identifying the challenges encountered during their integration. This study employs a semi-qualitative approach to explore the relationship between the efficacy of UV disinfection and the factors shaping its performance. These factors include initial water quality, pretreatment stages, system specifications, and ongoing maintenance protocols. However, while analysis of that water quality determined that most of the UV systems installed had post-treatment concentrations of microbial indicators that met guideline values, a few studies had microbial concentrations exceeding the threshold. Additionally, there is inconsistent reporting of critical UV parameters, including ultraviolet transmittance (UVT) and operational UV dose. This disparity must be revised to provide a comprehensive overview of the influencing factors. Furthermore, a handful of UV systems encountered operational failures primarily due to deficient system management and inadequate maintenance practices. Consequently, this study advocates for establishing a minimum set of monitoring and reporting requisites for the UV system and water quality. This will give researchers and operators minimum reporting guidelines to monitor UV lamps' operation effectively.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».