Traitement de l’eau et des virus dans l’eau à l’ozone
Une étude effectuée par des chercheurs japonais du département de génie civil de l’Université de Tohoku. , , Daisuke Sano (Département de génie civil et environnemental, École supérieure d’ingénierie, Université de Tohoku, Aoba 6-6-06, Aramaki, Aoba-ku, Sendai, Miyagi, 980-8579, Japon.).
Résumé de l’étude japonaise sur l’ozonation des eaux usées
La récupération et la réutilisation des eaux usées ont été pratiquement appliquées aux régions en situation de stress hydrique, mais les agents pathogènes d’origine hydrique restant dans les eaux usées insuffisamment traitées sont préoccupants. La planification de la sécurité sanitaire adopte l’analyse des risques et l’approche des points de contrôle critiques (HACCP) pour gérer les risques pour la santé humaine lors de l’exposition aux eaux usées récupérées.
HACCP nécessite une valeur de référence prédéterminée (limite critique : CL) aux points de contrôle critiques (CCP), dans laquelle des paramètres spécifiques sont surveillés et enregistrés en temps réel. Un réacteur de désinfection d’une station d’épuration (WWTP) est considéré comme un CCP, et l’un des paramètres CCP est l’intensité de la désinfection ( p., concentration initiale de désinfectant et temps de contact), qui est proportionnel à la valeur de réduction logarithmique (VRL) des agents pathogènes d’origine hydrique. Cependant, les LRV réalisables ne sont pas toujours stables car l’intensité de la désinfection est affectée par les paramètres de qualité de l’eau, qui varient selon les stations d’épuration. Dans cette étude, nous avons établi des modèles pour projeter les LRV du virus à l’aide de l’ozone, dans lesquels la qualité de l’eau et les paramètres opérationnels ont été utilisés comme variables explicatives. Pour la construction du modèle, nous avons utilisé cinq algorithmes d’apprentissage automatique et constaté que la détermination automatique de la pertinence avec des termes d’interaction entraînait de meilleures performances de prédiction pour les LRV des norovirus et des rotavirus.
Les LRV du poliovirus et du coxsackievirus ont été bien prédites par une crête bayésienne avec des termes d’interaction et un lasso avec des termes quadratiques, respectivement. Les modèles établis étaient relativement robustes pour prédire la LRV en utilisant de nouveaux ensembles de données qui étaient hors de portée des données de formation utilisées ici, mais il est important de collecter davantage les ensembles de données LRV pour rendre les modèles plus prévisibles et flexibles pour les ensembles de données nouvellement obtenus. Le cadre de modélisation proposé ici peut aider les exploitants de stations d’épuration et les évaluateurs de risques à déterminer la CL appropriée pour protéger la santé humaine lors de la récupération et de la réutilisation des eaux usées.
Ce résumé scientifique n’a fait l’objet d’aucune modification et il est publié sous licence COMMONS. La traduction en français été réalisée par un logiciel automatisé. En fin de page vous trouverez les liens vers la version originale.
Informations sur les auteurs
, 12 février 2021 , 11 : 100093
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