Transforming drinking water treatment residuals into efficient adsorbents: A review of activation and modification methods
Notice bibliographique
Résumé
The management of drinking water treatment residuals (DWTRs) poses significant environmental and economic challenges for water treatment facilities; however, these residues have considerable potential as effective adsorbents for pollutant removal. The objectives of this review are to evaluate research conducted from 2015 to 2024 on treatment and modification techniques aimed at enhancing DWTRs' efficacy as adsorbents, analyze the influence of preparation methods on DWTRs performance, evaluate DWTRs adsorbents for different pollutants, and discuss the limitations and challenges in DWTRs applications. The review addresses the knowledge gap by detailed analysis of these advanced modification methods, which have not been extensively reviewed before, and their direct impact on the physicochemical properties and adsorption performance of DWTRs. The review explores various methods including thermal treatment, chemical activation, granulation, pelletization, and the development of composite materials. Key findings indicate that thermal treatment significantly increases surface area and porosity, while chemical activation introduces functional groups that enhance adsorption capacity. Composite DWTRs, incorporating metals, organic compounds, or magnetic properties, demonstrate superior performance in adsorbing diverse contaminants such as dyes and heavy metals. Despite these advancements, challenges remain, particularly in reporting the life cycles and costs of the treated and modified DWTRs and the regeneration of spent adsorbents. The review highlights the importance of optimizing preparation techniques to enhance the physicochemical properties and adsorption performance of DWTRs. By synthesizing existing knowledge and identifying key areas for future research, this review aims to advance sustainable practices in water treatment and resource recovery, aligning with global sustainability goals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».