Adsorption of emerging pollutants on activated carbon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many emerging pollutants (also known as micro-pollutants) including pesticides, pharmaceutical and personal care products (PPCPs), and endocrine disrupting chemicals (EDCs) have frequently been detected in surface, ground, and drinking water at alarming concentrations. The emission and accumulation of these anthropogenic chemicals in nature is a potential threat to human health and aquatic environment. Therefore, it is essential to devise an effective and feasible technology to remove the micro-pollutants from water. Activated carbon adsorption has been introduced and utilized as a promising treatment to reduce the concentration of the emerging pollutants in water. A summary of research on the removal of pesticides, PPCPs, and EDCs by activated carbon adsorption process is presented in this report. The effects of carbon characteristics, adsorptive properties, and environmental factors on the adsorption capacity of activated carbon are reviewed. In addition, the mechanisms of the adsorption including hydrophobicity and the nature of the functional groups of activated carbon and organic compounds are discussed. Furthermore, the applied equilibrium adsorption isotherms (Langmuir, Freundlich, BET, Sips, Dubinin-Astakhov, Dubinin-Radushkevich, and Toth) and the most common kinetic models (pseudo-first- and second-order models, film and intra-particle diffusion models, and adsorption-desorption model) are also included for further investigation. This comprehensive review report aims to identify the knowledge deficiencies regarding emerging pollutant treatment via activated carbon adsorption process and open new horizons for the future research on the adsorption of emerging pollutants on activated carbon.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».