The Effectiveness of MOFs for the Removal of Pharmaceuticals from Aquatic Environments: A Review Focused on Antibiotics Removal
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing level of various pollutants and their persistence in aquatic environments. The improper use of antibiotics and their inefficient metabolism in organisms result in their release into aquatic environments. Antibiotic abuse has led to hazardous effects on human health. Thereby, efficient removal of pharmaceuticals, particularly antibiotics, from wastewater and contaminated water bodies is greatly interested in international research communities. Metal-organic framework (MOF) materials, as a hybrid group of material containing metallic center and organic linkers, offer a porous structure that is highly efficient for removing different pollutants from contaminated water and wastewater streams. This article aims to review the recent advancement in using MOF-based adsorbents and catalysts for the removal of pharmaceuticals, especially antibiotics, from polluted water. Applying MOFs-based structures for removing antibiotics using photocatalytic removal and adsorptive removal techniques will be discussed and evaluated in this review paper. Various MOF-based materials such as functionalized MOFs, MOF-based composites, magnetic MOF-based composites, MOFs templated-metal oxide catalysts for removing pharmaceuticals, personal care products, and antibiotics from contaminated aqueous media are discussed. Furthermore, effective operational parameters on the adsorption, adsorption mechanisms, adsorption isotherms, and thermodynamic parameters are explained and discussed. Finally, in the concluding remarks, the challenges and future outlooks of using MOFs-based adsorbents and catalysts for removing antibiotics are summarized.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».