A Mini-Review on Lead Ion Removal Using Polymeric Nanocomposite Membranes from Aqueous Solutions
Notice bibliographique
Résumé
The rapidly increasing global population and industrialisation are the main causes of the problem of water contamination. Issues with heavy metals are the main cause of this contamination. At least 20 metals are considered toxic and one of the most toxic is lead (Pb). Even though lead is being used in various industries, 86% of lead is remarkably used in battery industries, contributing to lead pollution. Water is utilised extensively during the battery-making process, particularly for washing battery parts for recycling. Hence, the process water becomes heavily contaminated, majorly with Pb compounds. Accordingly, treating Pb-containing effluent is mandatory for humanity and industrial survival. The conventional purification techniques were not sophisticated and resulted in waste and complex effluents harmful to the environment, demanding more advanced purification systems. A non-destructive separation, known as membrane separation, is a well-established technique for treating wastewater containing heavy metal ions and producing high-quality treated effluent. Polymeric membranes are of primary interest, as they can be easily modified and compatible with different materials like polymers and nanoadditives to improve membrane performance. The performance is primarily evaluated based on porosity, hydrophilicity, permeability, rejection capacity and anti-fouling nature. This study compiles research on polymer nanocomposite membranes for lead removal from the last five years.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».