Nanomaterials for sustainable remediation of chemical contaminants in water and soil
Notice bibliographique
Résumé
Rapid growth in population, industry, urbanization and intensive agriculture have led to soil and water pollution by various contaminants. Nanoremediation has become one of the most successful emerging technologies for cleaning up soil and water contaminants due to the high reactivity of nanomaterials (NMs). Numerous publications are available on the use of NMs for removing contaminants, and the efficiencies are often improved by modifications of NMs with polymers, clay minerals, zeolites, activated carbon, and biochar. This paper critically reviews the current state-of-the-art NMs used for sustainable soil and water remediation, focusing on their applications in novel remedial approaches, such as adsorption/filtration, catalysis, photodegradation, electro-nanoremediation, and nano-bioremediation. Insights into process performances, modes of deployment, potential environmental risks and their management, and the consequent societal and economic implications of using NMs for soil and water remediation indicate that widespread acceptance of nanoremediation technologies requires not only a substantial advancement of the underpinning science and engineering aspects themselves, but also practical demonstrations of the effectiveness of already recognized approaches at real world in-situ conditions. New research involving green nanotechnology, nano-bioremediation, electro-nanoremediation, risk assessment of NMs, and outreach activities are needed to achieve successful applications of nanoremediation at regional and global scales.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».