Non‐thermal plasma decontamination of microbes: a state of the art
Notice bibliographique
Résumé
Microbial decontamination is a critical concern in various sectors, from healthcare to food processing. Traditional decontamination methods, while effective to a degree, present limitations in terms of environmental impact, efficiency, and potential harm to the target material. This review investigates the emerging realm of non-thermal plasma (NTP) as a promising alternative for microbial decontamination, emphasizing its mechanisms, reactor designs and applications. The mechanism decomposed into physical, chemical and biological effects of plasma, are elaborated upon to provide a foundational understanding of the intrinsic principles of plasma decontamination. Except for the generation type of NTP, reactors and other parameters by which NTP achieves microbial decontamination, emphasizing the design considerations and parameters that influence its efficacy. Moreover, the latest applications of NTP in decontaminating air, water, and surfaces, supported by the latest research findings in each domain are explored. Additionally, the perspectives on the future research tendencies of NTP decontamination and disinfection are highlighted with potential avenues for exploration and innovation. Through this comprehensive review, the aim is to underscore the potential of NTP, particularly DBD plasma, as a versatile, efficient, and environmentally friendly method for microbial decontamination.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».