Switchable biomaterials for wastewater treatment: From material innovations to technological advancements
Notice bibliographique
Résumé
• Existing studies on switchable biomaterials for wastewater treatment are reviewed. • Switchable biomaterials offer sustainable and cost-effective solutions for wastewater treatment. • The stimulus-responsive properties of switchable biomaterials significantly enhance material recyclability. • Switchable cellulose is promising for large-scale practical applications. • Most of the current switchable biomaterials remain challenges in mechanical strength. Switchable biomaterials have emerged as promising solutions for sustainable and cost-effective wastewater treatment, leveraging stimuli-responsive functionalities for efficient pollutant removal and material recyclability. This review explores the applications and challenges of chitosan, polylactic acid (PLA), cellulose, biochar, rubber, resin, and crude fibers, emphasizing their adsorption capacities, stability, and scalability. Switchable cellulose materials, widely used in dye removal and oil–water separation, exhibit adsorption capacities of 10–52 g/g, yet require mechanical reinforcement for harsh wastewater environments. Heteroatom-doped biochar, with high surface areas (>500 m 2 /g) and porosities, achieves heavy metal adsorption efficiencies exceeding 90%, though feedstock variability affects consistency. Functionalized rubber, resin, and fibers demonstrate over 90% oil–water separation efficiency, benefiting from tunable surface properties and self-cleaning abilities. Despite these advantages, challenges remain in enhancing scalability, recyclability, and multi-contaminant adaptability. While mild regeneration methods, such as CO 2 bubbling and pH adjustments, reduce energy demands, synthesis processes still require optimization for industrial viability. Future efforts should focus on hybrid biomaterials, low-energy synthesis techniques, and integration into existing treatment systems to maximize their long-term sustainability and real-world impact.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».