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飲料水の生産における遅い砂ろ過（SSF）は病原性微生物を除去しますが、検出制限とさまざまな動作条件は、除去効率の評価を複雑にします。したがって、運用条件の関数として、ヒトの病原性ウイルスおよび細菌の除去を予測するためのモデルが開発されました。パイロット植物実験が行われ、バクテリオファージMS2および大腸菌WR1が、シュムッツデッケのさまざまな温度、流量、穀物サイズ、および年齢の下で、病原性ウイルスおよび細菌のモデル微生物としてフィルターに播種されました。MS2の除去は0.082-3.3 Log10であり、砂粒への付着により、さらにSchmutzdeckeのプロセスによる大腸菌WR1 0.94-4.5 Log10の除去でした。SchmutzdeckeのMS2および大腸菌WR1の除去への寄与は、その老化とともに効率と温度が付着し、粒子サイズとともに減少し、スケール因子F0および速度係数F1を備えたロジスティック成長関数としてモデル化されました。固定効率は微生物であり、フィルター特異的であることがわかりましたが、F0とF1の値は微生物とフィルターに依存しませんでした。交差検証により、モデルを使用して±0.6ログ内でMS2とECWR1のログ除去を予測できることが示されました。運用条件の範囲内で、モデルは微生物の除去がシュムッツデッケの温度と年齢の変化に最も敏感であることを示しています。
飲料水の生産における遅い砂ろ過（SSF）は病原性微生物を除去しますが、検出制限とさまざまな動作条件は、除去効率の評価を複雑にします。したがって、運用条件の関数として、ヒトの病原性ウイルスおよび細菌の除去を予測するためのモデルが開発されました。パイロット植物実験が行われ、バクテリオファージMS2および大腸菌WR1が、シュムッツデッケのさまざまな温度、流量、穀物サイズ、および年齢の下で、病原性ウイルスおよび細菌のモデル微生物としてフィルターに播種されました。MS2の除去は0.082-3.3 Log10であり、砂粒への付着により、さらにSchmutzdeckeのプロセスによる大腸菌WR1 0.94-4.5 Log10の除去でした。SchmutzdeckeのMS2および大腸菌WR1の除去への寄与は、その老化とともに効率と温度が付着し、粒子サイズとともに減少し、スケール因子F0および速度係数F1を備えたロジスティック成長関数としてモデル化されました。固定効率は微生物であり、フィルター特異的であることがわかりましたが、F0とF1の値は微生物とフィルターに依存しませんでした。交差検証により、モデルを使用して±0.6ログ内でMS2とECWR1のログ除去を予測できることが示されました。運用条件の範囲内で、モデルは微生物の除去がシュムッツデッケの温度と年齢の変化に最も敏感であることを示しています。
Slow sand filtration (SSF) in drinking water production removes pathogenic microorganisms, but detection limits and variable operational conditions complicate assessment of removal efficiency. Therefore, a model was developed to predict removal of human pathogenic viruses and bacteria as a function of the operational conditions. Pilot plant experiments were conducted, in which bacteriophage MS2 and Escherichia coli WR1 were seeded as model microorganisms for pathogenic viruses and bacteria onto the filters under various temperatures, flow rates, grain sizes and ages of the Schmutzdecke. Removal of MS2 was 0.082-3.3 log10 and that of E. coli WR1 0.94-4.5 log10 by attachment to the sand grains and additionally by processes in the Schmutzdecke. The contribution of the Schmutzdecke to the removal of MS2 and E. coli WR1 increased with its ageing, with sticking efficiency and temperature, decreased with grain size, and was modelled as a logistic growth function with scale factor f0 and rate coefficient f1. Sticking efficiencies were found to be microorganism and filter specific, but the values of f0 and f1 were independent of microorganism and filter. Cross-validation showed that the model can be used to predict log removal of MS2 and ECWR1 within ±0.6 log. Within the range of operational conditions, the model shows that removal of microorganisms is most sensitive to changes in temperature and age of the Schmutzdecke.
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