Green Technology Approach Towards the Removal of Heavy Metals, Dyes, and Phenols from Water Using Agro‐based Adsorbents: A Review
Notice bibliographique
Résumé
The swift pace of socioeconomic development and climatic change have put significant strain on the quality of water resources. While, the bulk availability of agro-based materials arising from nature and agricultural practices has paved the way for researchers to utilize them in eradicating toxic industrial pollutants such as dyes, heavy metals, phenolic compounds, pesticides, etc. by using them as adsorbents. In the area of pollution remediation, inventive technologies have been developing. The adsorption technique stands out among the other wastewater treatment methods as it is simple, easy, efficient, and cost-effective. The agro-based adsorbents not only have great potential for the treatment of polluted water but also their use in this area contributes to minimizing natural waste. The agro-based adsorbent can be employed in its original raw form or after undergoing simple processes such as drying, grinding, and carbonization. Moreover, these adsorbents are typically modified physically or chemically to change their surface properties and improve their adsorption efficiency. The low-cost agro adsorbents have shown efficient adsorption capacities towards removing various organic and hazardous water pollutants. With a few exceptions, the majority of adsorbents have demonstrated heavy metals, dyes and phenol removal efficiencies exceeding 90 %. This review summarises the available information and strategies for using agro-based adsorbents to eliminate hazardous water pollutants. It is a prospective area for research in the field of environmental pollution.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».