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Enregistrement W4387417678 · doi:10.5267/j.ccl.2023.9.002

Nanoparticle synthesis advancements and their application in wastewater treatment: A comprehensive review

2023· review· en· W4387417678 sur OpenAlexvenueno aff
Shubhangini Kumari, Vandna Singh, Deepali Singh

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotocatalysisNanocompositeWastewaterNanoparticleNanotechnologySewage treatmentCarbon fibersCarbon nanotubeChemistryDegradation (telecommunications)Chemical engineeringMaterials scienceCatalysisEnvironmental scienceComposite numberEnvironmental engineeringOrganic chemistryComposite materialComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global water crisis requires effective wastewater treatment methods where conventional approaches often face challenges related to cost, recyclability, efficiency, and overall effectiveness. In this regard, the significantly small size, large surface area, and enhanced photocatalytic properties of recently developed nanoparticles have opened new avenues for wastewater treatment. This comprehensive review focuses on recent advancements in the synthesis methods for different types of nanoparticles and nanocomposites based on metals, carbon, polymers, waste materials, and zeolites which have highly sustainable and innovative results in wastewater treatment. The introduction of silver and gold nanoparticles has enhanced photocatalytic and biological activities. Similarly, zeolite and seaweed composites have exhibited efficient dye degradation capabilities. Eco-friendly carbon soot nanoparticles have shown promising biological activities, while nitrogen-doped carbon quantum dots have exhibited long-term stability for various applications. Additionally, waste material-based calcium oxide nanoparticles and carbon quantum dot-carbon nanotube nanocomposites have also shown enhanced dye degradation activities.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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