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Enregistrement W4377695335 · doi:10.1016/j.chemosphere.2023.139011

Nano and microplastics occurrence in wastewater treatment plants: A comprehensive understanding of microplastics fragmentation and their removal

2023· article· en· W4377695335 sur OpenAlexaff
Sirajum Monira, Rajeev Roychand, Faisal I. Hai, Muhammed A. Bhuiyan, Bipro Ranjan Dhar, Biplob Kumar Pramanik

Notice bibliographique

RevueChemosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilRMIT University
Mots-clésMicroplasticsWastewaterSewage treatmentPollutionEnvironmental scienceWater treatmentFragmentation (computing)Environmental engineeringPulp and paper industryEnvironmental chemistryWaste managementChemistryEcologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nano/microplastic (NP/MP) pollution is a growing concern for the water environment. Wastewater treatment plants (WWTPs) are considered the major recipients of MP before discharging into local waterbodies. MPs enter WWTPs mainly from synthetic fibers through washing activities and personal care products. To control and prevent NP/MP pollution, it is essential to have a comprehensive understanding of their characteristics, fragmentation mechanisms, and the effectiveness of the current treatment processes used in WWTPs for NP/MP removal. Therefore, the objectives of this study are to (i) understand the detailed mapping of NP/MP in the WWTP, (ii) understand the fragmentation mechanisms of MP into NP, and (iii) investigate the removal efficiency of NP/MP by existing processes in the WWTP. This study found that fiber is the dominant shape of MP, and polyethylene, polypropylene, polyethylene terephthalate, and polystyrene are the major polymer type of MP in wastewater samples. Crack propagation and mechanical breakdown of MP due to water shear forces induced by treatment facilities (e.g., pumping, mixing, and bubbling) could be the major causes for NP generation in the WWTP. Conventional wastewater treatment processes are ineffective for the complete removal of MPs. Although these processes are capable of removing ∼95% of MPs, they tend to accumulate in sludge. Thus, a significant number of MPs may still be released into the environment from WWTPs on a daily basis. Therefore, this study suggested that using DAF process in the primary treatment unit can be an effective strategy to control MP in the initial stage before it goes to the secondary and tertiary stage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,198 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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