Advancement in treatment of wastewater: Fate of emerging contaminants
Notice bibliographique
Résumé
The scarcity of industrial and domestic use water has become an important issue as industrial operations and localized pollution have burgeoned over the last decade. Wastewater (WW) treatment for recycling and reuse is gaining importance as an alternate source of water supply to circumvent water shortages. Wastewater treatment requires thorough planning, design, construction, and management of treatment facilities in order to discharge the treated water to the aquatic environment or for recycling and reuse. One detrimental effect of growing populations and urbanization has been the release of many persistent emerging contaminants (ECs) to the environment, mainly detected in WW. The entry of these ECs to the aquatic environment through wastewater treatment plants (WWTPs) may cause different ecological risks such as reproductive toxicity, endocrine disruption, and microbial resistance. The quantification of ECs (in ng or pg level) in complex matrices, such as WW samples recognized through non‐target screening approaches, has played a key role in the planning and design of water treatment facilities. The purpose of this review is to provide information about advancements in wastewater treatment technologies such as constructed wetland (CW) and advanced oxidation processes (AOPs) and the fate of emerging contaminants during these treatments. Further, this review also reports the ecological effects of these contaminants and their by‐products formed during various advanced WW treatment processes. The review also discusses advancements in different analytical techniques for the analysis of ECs in WW.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».