Emerging Nanomaterials toward Uranium Extraction from Seawater: Recent Advances and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear energy holds great potential to facilitate the global energy transition and alleviate the increasing environmental issues due to its high energy density, stable energy output, and carbon-free emission merits. Despite being limited by the insufficient terrestrial uranium reserves, uranium extraction from seawater (UES) can offset the gap. However, the low uranium concentration, the complicated uranium speciation, the competitive metal ions, and the inevitable marine interference remarkably affect the kinetics, capacity, selectivity, and sustainability of UES materials. To date, massive efforts have been made with varying degrees of success to pursue a desirable UES performance on various nanomaterials. Nevertheless, comprehensive and systematic coverage and discussion on the emerging UES materials presenting the fast-growing progress of this field is still lacking. This review thus challenges this position and emphatically focuses on this topic covering the current mainstream UES technologies with the emerging UES materials. Specifically, this review elucidates the causality between the physiochemical properties of UES materials induced by the intellectual design strategies and the UES performances and further dissects the relationships of materials-properties-activities and the corresponding mechanisms in depth. This review is envisaged to inspire innovative ideas and bring technical solutions for developing technically and economically viable UES materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».