Stormwater Runoff Treatment Using Pervious Concrete Modified with Various Nanomaterials: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Clean water is a vital need for all living creatures during their lifespan. However, contaminated stormwater is a major issue around the globe. A wide range of contaminants, including heavy metals, organic and inorganic impurities, has been discovered in stormwater. Some commonly utilized methods, such as biological, physical and chemical procedures, have been considered to overcome these issues. However, these current approaches result in moderate to low contaminant removal efficiencies for certain classes of contaminants. Of late, filtration and adsorption processes have become more featured in permeable concretes (PCs) for the treatment of stormwater. As nanoparticles have vast potential and unique characterizations, such as a higher surface area to cure polluted stormwater, employing them to improve permeable concretes’ capabilities in stormwater treatment systems is an effective way to increase filtration and adsorption mechanisms. The present study reviews the removal rate of different stormwater contaminants such as heavy metals, organic and other pollutants using nanoparticle-improved PC. The application of different kinds of nanomaterials in PC as porous media to investigate their influences on the properties of PC, including the permeability rate, compressive strength, adsorption capacity and mix design of such concrete, was also studied. The findings of this review show that different types of nanomaterials improve the removal efficiency, compressive strength and adsorption capacity and decrease the infiltration rate of PC during the stormwater treatment process. With regard to the lack of comprehensive investigation concerning the use of nanomaterials in PC to treat polluted stormwater runoff, this study reviews 242 published articles on the removal rate of different stormwater contaminants by using PC improved with nanoparticles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».