Graphene-based materials and technologies for the treatment of PFAS in water: A review of recent developments
Notice bibliographique
Résumé
Per and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are anthropogenic chemicals used in various commercial and industrial applications. As an emerging global concern due to their ubiquity and toxicity, PFAS are the focus of ongoing environmental research. Although production is partially limited by regulations, PFAS are released in water, soil, and air worldwide. Considering their deleterious impacts on wildlife and humans, developing strategies to capture and remove PFAS is crucial. Graphene materials may be advantageously applied to PFAS remediation. A survey of graphene-based materials and technologies used to treat PFAS-contaminated water is presented in this review. First, the general concept of PFAS and their related environmental and health problems are outlined. Then, the features and structures of graphene-containing materials, including graphene quantum dots, graphene oxide (GO), reduced-GO, carbon nanotubes, and graphene nanoplatelets, are described. Finally, prevailing PFAS treatment techniques, i.e., adsorption, advanced oxidation processes, membrane separation, electrochemical separation, and hybrid applications, are described along with the mechanisms involved. Currently, PFAS cannot be effectively treated to the very low regulatory guidelines (less than one part per billion for certain compounds) using any current methods because of incomplete removal, impractical applications, or operating costs. Barriers remain, including adsorbent regeneration, membrane fouling, system scale up, and toxic by-product generation. Integrating graphene-based materials, especially graphene nanoplatelets, into treatment may address these problems if PFAS can be removed completely without secondary contamination. Further research is required to achieve effective PFAS removal. However, health and environmental risks remain associated with PFAS and graphene-based materials, which must be addressed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».