Advances in microbubble-based separation technologies for microplastics removal from water
Notice bibliographique
Résumé
The widespread occurrence of microplastics (MPs) in aquatic environments has raised significant ecological concerns, particularly due to their interactions with coexisting pollutants and potential impact on aquatic ecosystems . Microbubble (MB) flotation has emerged as a low-cost, scalable solution, achieving removal efficiencies of 75–95 % for MPs (50–5000 µm) through tailored bubble size (10– 100 µm) and surface charge optimization. This review systematically examines the physicochemical properties of MPs, their role as pollutant carriers, and recent advancements in CFD-guided MB generation techniques, including the effects of MP aging and aquatic chemistry on separation performance. By synthesizing experimental and computational studies, we highlight how CFD modeling has uncovered critical mechanisms-such as turbulent flow regimes and bubble- MP collision probabilities-that enhance capture efficiency. Furthermore, we discuss innovations in pulsatile flow MB systems and surfactant-free stabilization strategies. This work identifies key gaps in CFD-MB integration, such as multiscale MP heterogeneity and biofilm interactions, and proposes adaptive modeling frameworks to address them. By bridging experimental insights with computational advances, this review summarizes the advantages and limitations of MB-enhanced MP separation and provides the perspective on potential applications after further improvements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».