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Enregistrement W4407902324 · doi:10.1016/j.cej.2025.160928

Switchable biomaterials for wastewater treatment: From material innovations to technological advancements

2025· article· en· W4407902324 sur OpenAlexafffund
Hongjie Wang, Xiujuan Chen, Bing Chen, Min Yang, Baiyu Zhang

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésWastewaterSewage treatmentNanotechnologyBiochemical engineeringMaterials scienceProcess engineeringEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• 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.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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