The implications of 3 <scp>D</scp> ‐printed membranes for water and wastewater treatment and resource recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is widely acknowledged that three‐dimensional (3D) printing or additive manufacturing will revolutionize many industries. However, the broad implications of 3D printing on water treatment membranes are not appreciated. 3D printing will transform the traditional membrane fabrication methods, reducing costs and industrial waste from manufacturing processes, with substantial benefits to treatment performance. In particular, 3D printing provides a high potential for radical decentralization. Remote communities, hospitality resorts, military bases, and oil and gas extraction operations could significantly benefit from the on‐site fabrication of membrane units tunable to their specific wastewater challenges. Acute drinking water contamination events, like those associated with toxic by‐products from algal blooms, chemical spills, forest fires, and extreme weather, cause adverse health effects on humans and shutdowns of piped water supply. 3D printing of customized membranes provides an opportunity for a fast response to such disastrous events. These membranes could be ready for installation within hours, with the vendor's role more akin to a software company installing a patch than the traditional approach, with major considerations for hardware availability, timeline, and supply chain. Despite these clear and potentially transformative advantages, 3D printing of membranes is not a panacea; countless aspects need to be taken into consideration for the successful implementation of this emerging technology. The full deployment of 3D‐printed membranes in water and wastewater treatment can be achieved by extending the variety of printable materials, improving the speed and resolution of printing, creating nanoscale pores, reducing the fabrication costs, and improving the mechanical properties of the resulting membranes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».