Engineered Biochar for Metal Recycling and Repurposed Applications
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal pollution is posing significant threats to the environment and human health. Engineered biochar, derived from various biomass sources through thermochemical processes, has emerged as a promising solution for metal pollutant remediation and metal recovery. This review explores the latest advancements in the preparation, characterization, and application of engineered biochar for metal adsorption, recycling, and utilization. It begins by discussing the significance of metal adsorption and providing an overview of biochar properties. The review examines the preparation and characterization techniques, emphasizing feedstock selection, thermochemical conversion methods, and surface modifications. Mechanisms of metal adsorption, such as physical and chemical adsorption, ion exchange, and surface complexation, are critically discussed. Moreover, factors influencing metal adsorption capacity, including biochar properties, metal characteristics, and environmental conditions, are critically analyzed. The efficacy of engineered biochar in adsorbing specific metals, including heavy metals, transition metals, and rare earth elements, is reviewed with recent studies and key findings. Furthermore, the recycling and regeneration of metal-loaded biochar are discussed, focusing on recycling and repurposed application techniques alongside challenges and economic considerations. Finally, future perspectives are provided for the enlightening of future research. This review is unique in addressing the potential of metal-adsorbed biochar as a novel precursor to produce catalytical and electrochemical materials.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».