Recent developments in chitosan-based adsorbents for tetracycline removal: A mini-review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Tetracyclines (TCs) are widely used antibiotics that have raised concerns due to their presence in the environment, posing risks to human health and ecosystems. This mini-review explores recent advancements in utilizing chitosan-based adsorbents to remove TCs from wastewater efficiently. Our review reveals that adsorption performance is highly influenced by temperature and pH, with most studies reporting effective TC removal between 25-45 °C and pH values of 2-12. The Langmuir and Freundlich isotherm models are both applicable, depending on the specific adsorbent, indicating both monolayer and heterogeneous adsorption behavior, with maximum adsorption capacities ranging from 19.32 mg/g to 940 mg/g, with the highest capacity shown for BCM Char/CS /PEI. Kinetic studies predominantly followed the pseudo-second-order model, suggesting chemisorption as a rate-limiting step, while some followed a pseudo-first-order model. High removal rates (≈ 90-99%) were reported for materials like ZIF-8-chitosan, BCM Char/CS/PEI, and CMC-modified Na-Mt. This review highlights the significant potential of chitosan-based adsorbents. At the same time, further research is needed to optimize adsorption conditions, understand the mechanisms involved, and address the diverse sources of TC pollution. Given the global impact of TCs, a comprehensive approach encompassing enhanced monitoring, stricter regulations, the development of advanced treatment technologies like chitosan-based adsorbents, and public awareness campaigns is imperative to mitigate their environmental risks effectively.
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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) | 0,000 | 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 découle