Functionalised hydroxyapatites for heavy metals removal from water: a review
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of pollutants in the aquatic environment and their impact on living species is alarming and a source of growing concern. Among these concerns, the removal of heavy metal ions from wastewater is a major challenge for the protection of the environment and for human health. Since standard primary and secondary treatment plants fail to eliminate these harmful species, a cost-effective tertiary treatment approach is proposed. The most commonly used methods for heavy metal removal are adsorption, precipitation, membrane, electric and osmosis. According to recent studies, it has been shown that adsorption is the most adopted technique using porous and surface functionalised adsorbents. With the advancement of technology and the requirement of environmental protection, many adsorbents have been used for wastewater treatment, based on to their effectiveness. Hydroxyapatite-based functional materials have attracted significant attention as green and environmentally friendly adsorbents due to their outstanding ability to remove various inorganic and organic pollutants from wastewater. Their open structure and porous surface support suitable adsorption mechanisms including precipitation, ion exchange, surface complexation, and neutralisation reactions. Developing HAp functionalised with various chelating agents has been proven to achieve a synergistic effect to improve the removal of heavy metals from wastewater. This topic has attracted the attention of the scientific community due to the good efficiency of hydroxyapatite-based materials and their ease of preparation as well as their low cost. This review critically examines recently publications on this topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».