Assessing the potential of machine learning methods to study the removal of pharmaceuticals from wastewater using biochar or activated carbon
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceuticals in wastewater are rapidly becoming new emerging pollutants, affecting humans and the aquatic ecosystem, and can go undetected due to their microscopic nature. Adsorption proves to be a promising technology for the removal of pharmaceuticals from effluent wastewater owning to its low cost, flexibility, and renewability. Adsorbents are porous materials such as silica, clay, resins, and carbon-based materials (e.g., biochars, carbon nanotubes, and activated carbon) often used to remove pharmaceutical micropollutants during adsorption. Among them biochar is an emerging, cost-effective, and eco-friendly sorbent. Modeling methods such as linear correlativity and multilinear regressions, are often employed to explain the adsorption mechanism, however they show limited accuracy and applicability. On the contrary, data driven machine learning (ML) methods is a powerful tool that could be used to study the complex relationship between adsorption performances and biochar properties. This review provides an overview of recent advances in the use of machine learning (ML) methods to explore the field of pharmaceutical adsorption onto biochar. An introduction to different ML algorithms and their advantages and limitations is provided. Furthermore, the challenges and future prospects of ML applications to study the adsorption mechanism is outlined.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».