Machine Learning for Heavy Metal Removal from Water: Recent Advances and Challenges
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.
Notice bibliographique
Résumé
Research on the removal of heavy metals (HMs) from contaminated waters, aiming at ensuring the safety of water bodies, has shifted from direct experimental tests to machine learning (ML)-aided investigations. This approach offers advantages such as reduced time and labor as well as deeper insights into HM removal behaviors. Recent advancements in ML-aided HM removal from water present an opportunity to optimize physiochemical processes through data-driven approaches, suggesting that biochar-based HM-removal systems can be successfully modeled and predicted by ML algorithms. This review encompasses various implementations of ML algorithms covering different stages of work including data preparation, ML model building, and postanalysis data interpretation of HM removal from contaminated waters. Several major challenges, including limitations in data availability, data formatting inconsistencies, and data collection inefficiencies, are emphasized in this review. To address these challenges, we advocate for both centralized and decentralized data sharing methodologies to streamline data acquisition, which is urgently needed to accelerate ML-guided strategies for the removal of HMs from contaminated waters. Investigations on ML-based predictive models and model-based feature analyses have been primarily performed for HM removal from contaminated waters; however, this review highlights model-guided practices as a powerful goal-oriented reverse engineering approach, which is beneficial to revealing the underlying relationships between biochar properties and HM removal behaviors. This review also discusses potential solutions, including successful demonstrations at the laboratory scale, to address the major limitations, revolutionizing water treatment strategies and providing valuable insights for future ML-based studies. Furthermore, closed-loop ML-based guidelines for HM removal from contaminated waters are beneficial to achieving UN Sustainable Development Goals 6, 14, and 15.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle