Recent advances in layered double hydroxides for pharmaceutical wastewater treatment: A critical review
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, pharmaceuticals, lauded for saving millions of lives, have surfaced as a new class of environmental contaminants. These compounds, originating primarily from hospital and industrial settings, often resist traditional treatment technologies and can persist in the environment for extended periods. The scarcity of water resources underscores the urgent need for innovative strategies for the effective management of pharmaceutical wastewater. Recently, layered double hydroxides (LDHs) have garnered considerable attention for their application in the remediation of pharmaceutical wastewater. This review explores the recent advancements in LDH-based adsorbents and membranes for pharmaceutical wastewater treatment. LDHs demonstrate superior adsorption capabilities due to their intercalation properties and structural versatility, effectively removing pharmaceutical contaminants such as antibiotics and anti-inflammatory drugs. Moreover, LDH-modified membranes enhance separation efficiency by improving permeability, selectivity, and fouling resistance. Advanced analytical techniques, including machine learning and synchrotron radiation, have provided deeper insights into the LDH mechanisms. However, challenges such as metal leaching, low mechanical durability, and limited scalability remain critical hurdles. Future research should focus on optimizing LDH stability, integrating adsorption with membrane separation techniques, and exploring hybrid treatment strategies. The recovery of valuable pharmaceuticals through LDH-based systems also presents a sustainable approach to wastewater management. This review highlights the potential of LDHs in pharmaceutical wastewater treatment while identifying key points for further development to enhance their practicality and large-scale application.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».