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Enregistrement W4205822801 · doi:10.1016/j.watres.2022.118047

Advanced oxidation processes in microreactors for water and wastewater treatment: Development, challenges, and opportunities

2022· review· en· W4205822801 sur OpenAlexafffund
Guihua Dong, Bing Chen, Bo Liu, Lindsay J. Hounjet, Yiqi Cao, Stanislav R. Stoyanov, Min Yang, Baiyu Zhang

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensNatural Resources CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandGovernment of Canada
Mots-clésMicroreactorWastewaterSewage treatmentWaste managementWater treatmentEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEnvironmental planningBusinessChemistryEngineeringCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The miniaturization of reaction processes by microreactors offers many significant advantages over the use of larger, conventional reactors. Microreactors' interior structures exhibit comparatively higher surface area-to-volume ratios, which reduce reactant diffusion distances, enable faster and more efficient heat and mass transfer, and better control over process conditions. These advantages can be exploited to significantly enhance the performance of advanced oxidation processes (AOPs) commonly used for the removal of water pollutants. This comprehensive review of the rapidly emerging area of environmental microfluidics describes recent advances in the development and application of microreactors to AOPs for water and wastewater treatment. Consideration is given to the hydrodynamic properties, construction materials, fabrication techniques, designs, process features, and upscaling of microreactors used for AOPs. The use of microreactors for various AOP types, including photocatalytic, electrochemical, Fenton, ozonation, and plasma-phase processes, showcases how microfluidic technology enhances mass transfer, improves treatment efficiency, and decreases the consumption of energy and chemicals. Despite significant advancements of microreactor technology, organic pollutant degradation mechanisms that operate during microscale AOPs remain poorly understood. Moreover, limited throughput capacity of microreactor systems significantly restrains their industrial-scale applicability. Since large microreactor-inspired AOP systems are needed to meet the high-throughput requirements of the water treatment sector, scale-up strategies and recommendations are suggested as priority research opportunities. While microstructured reactor technology remains in an early stage of development, this work offers valuable insight for future research and development of AOPs in microreactors for environmental purposes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,297
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,091 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations289
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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