Degradation of micropollutants by metal organic framework composite-based catalysts: A review
Notice bibliographique
Résumé
The presence of various micropollutants in different water sources has become a major problem due to their significant impact on both humans and the environment. This review highlights the different types of micropollutants present at the global scale and the methods applied to reduce and possibly eliminate them. These methods include membranes, adsorption and photocatalysis. While membrane filtration is extremely effective, one membrane can eliminate only a few micropollutants and its deployment remains expensive. On the other hand, adsorption constitutes a very efficient and cost-effective method, but the production of adsorbents is extremely energy intensive. Lastly, the photocatalysis method is considered to be the most promising as it avoids the problems associated with the aforementioned methods. Specifically, photocatalysts make use of direct sunlight in order to degrade micropollutants. Several types of photocatalysts, including biochar, Mxenes, nanoscaled zero valent iron, and MOFs, are discussed. Unlike the first four aforementioned types, MOFs can be combined with different materials to enhance the overall property of the composite and its efficiency in the degradation of micropollutants. The MOF-catalysts discussed in this paper include biomimetic MOFs, enzyme MOFs, and Fenton-like MOFs. The obtained system is referred to as MOF-composite-based catalysts. MOFs can be synthesized by combining an appropriate organic linker with a metallic cluster that would provide the material with the required properties for photodegradation. Several metal–organic framework catalyst composites synthesis approaches are reviewed and discussed. The selection of the approach depends on the requirements associated with the application of interest. To date, extensive research has been conducted on the performance analysis of metal–organic framework composites to investigate their efficiency in the removal of micropollutants. Several studies demonstrated their great removal capability which may reach up to 99 %. Finally, cost, health and environmental considerations are discussed with the view of the industrial applicability of MOF-composite-based catalysts. This comprehensive review presents the current state of the art and proposed promising research directions for the implementation and advancement of MOF-composite-based catalysts for micropollutants degradation.
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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) | 0,002 | 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 ».