A Review on Advanced Treatment Methods for Arsenic Contaminated Soils and Water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A number of treatment methods have been investigated in the laboratory or full scale to remove arsenic from drinking water and to remediate arsenic-contaminated sites. This paper gives a review on the advanced technologies for the treatment of arsenic-contaminated soils and water. Treatment methods such as oxidation, anion exchange, membrane separation, and adsorption/precipitation have been developed to remove arsenic from drinking water or groundwater. However, further research is needed to find new and more efficient substitute materials for the ion exchange resins, membranes, and adsorbents to improve the treatment and cost efficiencies. A stabilization/solidification method has been demonstrated successfully to contain arsenic in contaminated soils, sediments, and solid wastes. Vitrification is also applicable but may be more expensive due to the high energy requirements. Electrochemical methods based on electrokinetics are emerging. Especially, electrokinetics and electrodialysis are suited for fine-grained soils. Chemical extraction, either in-situ or ex-situ, can be efficient to remove bulk arsenic from contaminated soils and solid wastes. Selection of proper extractants is the key to the success of this method. Bioremediation, phytoremediation, and natural attenuation show great potential for future developments because of their environmental compatibility and cost effectiveness. Generally, it is critical to recognize that no single specific technology may be considered as generally applicable. Combination of existing technologies may provide an efficient and cost-effective treatment alternative. Use of biodegradable and environmentally benign products to enhance the remediation processes should be further investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».