MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405531595 · doi:10.1016/j.sciaf.2024.e02510

A comprehensive review of recent advances in membrane innovations for efficient heavy metal removal from mine effluents

2024· review· en· W4405531595 sur OpenAlex
Eunice Zulu, Ramasamy Subbaiya, Keneiloe Sikhwivhilu, Stephen Syampungani

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueScientific African · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research FoundationNational Science and Technology CouncilInternational Development Research Centre
Mots-clésEffluentHeavy metalsEnvironmental scienceEngineeringWaste managementEnvironmental chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing global challenge of water scarcity, intensified by industrialization and population growth has heightened the need for effective wastewater management in industries, including the mining sector. Mining operations discharge substantial volumes of wastewater laden with toxic metal such as copper, iron, cobalt, lead and mercury which poses significant environmental as well as human health risk. Efficient wastewater treatment is crucial to mitigate these effects. While technological advancements have improved mine effluents treatment, there remains a need for advanced methods that enable not only removal of the toxic metals but also recovery of resources such as valuable metals and water. Due to its high efficiency, selectivity and low environmental footprint, membrane technology has gained attention especially in the treatment of various mine effluent. Though fouling is a major challenge in its implementation. The review gives an updated overview on the membrane technology in mining effluent treatment, examining the performance of various membranes (pressure driven membrane, thermal and concentration) in removal of metals and recycle of valuable resources from mine effluents such Acid Mine Drainage (AMD) and other mine effluents. It also examines innovative approaches such as pre-treatment processes, hybrid membrane system as well as the use nanocomposites polymeric membrane . Furthermore, the recent advances in membrane modification techniques such as chemical vapour deposition , sol-gel process, lithography, Atomic layer deposition , layer by layer and electrospinning have been discussed. Studies show that >95 % separation efficiency,> 85 % water recovery and >90 % metal recovery for hybrid membrane processes and chemical precipitation . The recovered metals show high purity of >99 %. Studies indicate that standalone membrane system have limitations in recovery of metals but hybrid systems (membrane coupled with other complementary methods) can achieve better results. This review identifies future direction for advancing membrane technology in sustainable mine wastewater management for improved environmental as well as mine operations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle