Desorption Strategies and Reusability of Biopolymeric Adsorbents and Semisynthetic Derivatives in Hydrogel and Hydrogel Composites Used in Adsorption Processes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Adsorption is a promising technique for the removal of persistent contaminants, since it is a relatively cheap process with low energy requirements and does not produce secondary contamination. However, the large-scale implementation of an adsorption process usually involves a dual column process for either pressure swing or temperature swing operations. Therefore, the reusability of adsorbents is a key characteristic to consider and evaluate but is often overlooked during the development of new materials. To be reused, the adsorbent should successfully release the contaminant by a desorption or regeneration step without compromising the chemical and physical stability of the matrix. The efficiency of desorption/regeneration methods depends greatly on the chemical characteristics of the contaminants, the nature of the adsorbents, and the adsorption mechanisms responsible for the adsorbent–adsorbate interactions. This review focuses on the desorption strategies that have been used for the regeneration of biobased hydrogels and hydrogel composites, materials that have been successfully applied in the adsorption of wastewater contaminants. The strategies can be divided into chemical and physical methods. The chemical methods include the use of desorption agents, photocatalytic oxidation, and CO₂ bubbling; and the physical methods include thermal and ultrasonic treatments. These regeneration strategies have shown different efficiencies as well as specific advantages and drawbacks that need to be considered to select the most suitable method for a specific application.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».