A critical review on bioremediation technologies for Cr(VI)-contaminated soils and wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Chromium (Cr) is a potentially toxic metal originating from natural processes and anthropogenic activities such as the iron-steel, electroplating, and leather industries, which is carcinogen to living organisms and has an ecological risk. Hence, research into the remediation of Cr pollution has attracted widespread attention. Bioremediation techniques have advantages of causing little disturbance to soil and water, low cost, simple and convenient operation, and less secondary pollution. In this review, we briefly describe the chemical properties of Cr, sources of Cr pollution, environmental quality, toxicological/health effects of Cr, and analytical methods. We also discuss the factors that govern methods for the bioremediation of Cr and compare their advantages and disadvantages. In particular, we focus on efforts to establish Cr bioremediation processes and their mechanisms. The main mechanisms include biosorption, bioaccumulation, complexation, electrostatic attraction, Cr(VI) reduction to Cr(III), and ion exchange, which decrease the Cr(VI) concentrations and convert Cr(VI) into Cr(III) lowering its toxicity and making it environmentally benign. However, bioremediation is still a challenging technique and most studies remain at the laboratory stage. Therefore we suggest areas for future research and provide theoretical guidance and a scientific basis for the application of biosorbents for Cr(VI) bioremediation in soils and wastewater.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».