Case Studies (Success Stories) on the Application of Metal‐Organic Frameworks (<scp>MOF</scp>s) in Wastewater Treatment and Their Implementations; Review
Notice bibliographique
Résumé
Several water-based approaches for treating metal-organic frameworks have been investigated. Photocatalytic purification of wastewater using visible-light-sensitive polymers is one of the technologies that has attracted substantial interest. This is due to the accumulation of hazardous organic compounds from industrial or medical waste and the need for clean water. Incorporating Zn2+-based MOFs with adipic acid as a linker and imidazole as a ligand is an alternative way of removing carcinogenic anionic and cationic dyes from effluent. There is reason to believe that this method might act as an effective adsorbent for the removal of colors from environmental effluent samples. Implementing rhodamine blue to simulate organic pollutants indicated that rhodamine blue alone is inadequate. This revealed the failure of the rhodamine blue single procedure. Multiple MOF-based and improved-membrane technologies have the potential to have a substantial impact on the wastewater treatment industry. These techniques provide the effective treatment of wastewater, particularly wastewater containing dyes and heavy metals. Numerous studies are being conducted to incorporate MOF-functionalized treatment systems into industrial applications, eliminate their drawbacks, and lower their production costs in order to replace conventional water and wastewater treatment applications. This is being done to compete with other well-established and time-honored technologies. It is possible that researchers looking for high-efficiency, low-cost, and easily accessible clean water solutions will find MOF solutions to be effective partners. The wastewater treatment sector may undergo a revolution that increases the effectiveness of treatment facilities if these strategies are successful.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».