Adsorption and Photo(electro)catalysis for Micropollutant Degradation at the Outlet of Wastewater Treatment Plants: Bibliometric Analysis and Challenges to Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Micropollutants (MPs), which include both natural and manmade substances, are becoming more prevalent in aquatic habitats as a result of the insufficient removal of these compounds in wastewater treatment plants (WWTPs). Advanced remediation techniques are required due to their persistence and potential ecotoxicological hazards. Although adsorption and photo(electro)catalysis exhibit potential in laboratory-scale investigations, the effects of their use in actual WWTP systems are still poorly understood. However, before large-scale application can be implemented, a number of issues need to be resolved, including material limitations, reactor design and optimization, and actual wastewater complexities. This study critically evaluates the application of adsorption and photo(electro)catalysis to actual wastewater, as well as recent advancements in adsorption and photo(electro)catalytic systems for the removal of micropollutants. We also explore the particular difficulties and strategies involved in the large-scale use of adsorption and photo(electro)catalysis in the treatment of wastewater. Emerging trends such as nanocomposites, metal–organic frameworks (MOFs), heterojunctions, and single-atom catalysts (SACs) are highlighted by the bibliometric analysis. We also evaluate MPs’ ecological effects in aquatic environments and the incorporation of artificial intelligence (AI) for process optimization. A strategy for transferring nanotechnologies from laboratory-scale research to wastewater treatment implementation is presented in this paper. In this strategy, implementation is proposed based on actual wastewater conditions, focusing on the development of adsorbents and catalysts, reactor design and optimization, synergy between adsorption and catalysis, life cycle analysis, and cost–benefit studies.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 | 0,000 |
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 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 ».