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Enregistrement W4360861211 · doi:10.3390/w15071267

Recent Advances in MXene-Based Nanocomposites for Wastewater Purification and Water Treatment: A Review

2023· review· en· W4360861211 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWater · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMXene and MAX Phase Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterMXenesEnvironmental remediationWater treatmentPollutantWaste managementNanocompositeEnvironmental scienceHazardous wasteSewage treatmentEnvironmental engineeringMaterials scienceContaminationChemistryNanotechnologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase in pollutants such as hazardous refractory contaminants, organic dyes, pharmaceuticals, and pesticides entering water resources on a large scale due to global population growth and industrialization has become a significant health concern worldwide. The two-dimensional (2D) MXene material is a new type of transition metal carbide or carbonitride material, which has demonstrated the capability to adsorb various heavy contaminants, particularly metals such as chromium, copper, lead, and mercury. In addition, MXenes have a tunable band gap (0.92–1.75 eV) and exhibit good thermal stability and considerable damage resistance, which means that they are well suited as adsorbents for waste removal. In this review article, MXene nanocomposites are introduced for the removal of pollutants from water. The idea of water remediation, the applications of MXene-based nanocomposites, and the effects on the degradation of water and wastewater contaminants are reviewed. Future trends in MXene-based nanocomposites for water treatment and environmental applications will also be discussed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,280 · 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