Graphene-based nanomaterials for the removal of emerging contaminants of concern from water and their potential adaptation for point-of-use applications
Notice bibliographique
Résumé
Considering the plethora of work on the exceptional environmental performance of 2D nanomaterials, there is still a missing link in addressing their practical application in point-of-use (POU) water treatment. By reviewing the exceptional environmental performance of 2D nanomaterials with specific emphasis on graphene and its derivatives, this review aims at inspiring further discussions and research in graphene-based POU water treatment with particular focus on the removal of emerging contaminants of concern (ECCs), which is largely missing in the literature. We outlined the prevalence of ECCs in the environment, their health effects both on humans and marine life, and the potential of efficiently removing them from water using three-dimensional graphene-based macrostructures to ensure ease of adsorbent recovery and reuse compared to nanostructures. Given various successful studies showing superior adsorption capacity of graphene nanosheets, we give an account of the recent developments in graphene-based adsorbents. Moreover, several cost-effective materials which can be easily self-assembled with nanosheets to improve their environmental performance and safety for POU water treatment purposes were highlighted. We highlighted the strategy to overcome challenges of adsorbent regeneration and contaminant degradation; and concluded by noting the need for policy makers to act decisively considering the conservative nature of the water treatment industry, and the potential health risks from ingesting ECCs through drinking water. We further justified the need for the development of advanced POU water treatment devices in the face of the growing challenges regarding ECCs in surface water, and the rising cases of drinking water advisories across the world.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».