Recent Advances in Functional Materials for Wastewater Treatment: From Materials to Technological Innovations
Notice bibliographique
Résumé
The growing concerns about climate changes and environmental pollution have galvanized considerable research efforts in recent years to develop effective and innovative remediation technologies for contaminated soils and water caused by industrial and domestic activities. In this context, the establishment of effective treatment methods for wastewater has been critically important and urgent, since water pollution can take place on a very large scale (e.g., oceanic oil spills) and have massive impacts on ecosystems and human lives. Functional materials play a central role in the advancement of these technologies due to their highly tunable properties and functions. This article focuses on reviewing the recent progress in the application of various functional materials for wastewater treatment. Our literature survey is first concentrated on new modification methods and outcomes for a range of functional materials which have been actively investigated in recent years, including biofilm carriers, sand filters, biomass, biopolymers, and functional inorganic materials. Apart from the development of modified functional materials, our literature survey also covers the technological applications of superhydrophilic/superhydrophobic meshes, hybrid membranes, and reusable sponges in oil–water separation. These devices have gained significantly enhanced performance by using new functional materials as the key components (e.g., coating materials), and are therefore highly useful for treatment of oily wastewater, such as contaminated water collected from an oil spill site or oil–water emulsions resulting from industrial pollution. Based on our state-of-the-art literature review, future directions in the development and application of functional materials for wastewater treatment are suggested.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».