A comprehensive review of recycling and reusing methods for plastic waste focusing Indian scenario
Notice bibliographique
Résumé
Plastics are integral to modern life but present significant environmental and economic challenges due to ineffective waste management systems. This article provides a comprehensive review of global plastic waste management (PWM) strategies, focusing on advancements in processing technologies, policy frameworks and their practical applications. It highlights the role of the World Intellectual Property Organization (WIPO) and regulatory bodies across the United States, Canada, Europe, Britain, India, Japan, Australia and China in fostering sustainable PWM practices. The study evaluates key processing techniques, including pyrolysis, gasification, supercritical water conversion, plasma-assisted processes, mechanical reprocessing and landfilling, emphasizing their technological advancements, limitations and scalability. Supercritical water conversion (operating at >374°C and 22.1 MPa) and plasma-assisted processing (using ionized gas at >3000°C) are identified as advanced methods capable of converting plastics into simpler molecules or valuable by-products. However, these technologies face challenges such as high energy requirements, operational costs and limited scalability. Persistent issues, including microplastic pollution, environmental impacts and the chemical-intensive nature of certain processes, are critically analysed. Drawing on extensive reviews of patents, case studies and real-world implementations, the study also examines the reuse potential of plastic by-products in diverse industries and evaluates state-level PWM initiatives in India. This review provides actionable insights for policymakers, researchers and industry stakeholders, highlighting critical gaps and opportunities to enhance the sustainability and scalability of PWM systems. By addressing persistent challenges, it contributes to advancing a circular economy for plastics and sustainable waste management practices globally.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».