Review of recent advances in the design, synthesis, and modification of biochar for remediation of heavy metal pollution in water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy metal contamination of water has long been a serious environmental issue. Biochar and biochar‐based composites are emerging as effective and sustainable solutions for heavy metal removal due to their strong adsorption abilities and environmentally friendly nature. This review focuses on the latest developments in designing, producing, and modifying biochar for heavy metal remediation. It discusses key factors like biomass selection, pyrolysis conditions, and activation processes that influence biochar properties. Methods for preparing magnetic biochar, including pre‐pyrolysis treatment, co‐pyrolysis, and post‐pyrolysis modification, are explained. The review highlights the importance of biochar properties that impact their functionality in heavy metal adsorption. The latest progress in different modification methods, physical, chemical, and biological, are also discussed. Additionally, it discusses the primary characterization techniques used for biochar characterization and performance evaluations. The review also examines in‐depth how biochar is functioning in removing specific heavy metals like cadmium, chromium, lead, and nickel. It explains adsorption kinetics, mechanisms, and modelling, and explores ways to regenerate and reuse biochar. The potential of machine learning (ML) to optimize biochar applications in wastewater treatment is discussed. Finally, the review considers life cycle assessment (LCA) and techno‐economic assessment (TEA) to evaluate the sustainability and cost‐effectiveness of biochar use. The paper concludes by identifying knowledge gaps and suggesting future research directions to further improve biochar technologies for wastewater treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».