Sustainable Recovery of Critical Minerals from Wastes by Green Biosurfactants: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biosurfactants have emerged as promising agents for environmental remediation due to their ability to complex, chelate, and remove heavy metals from contaminated environments. This review evaluates their potential for recovering critical minerals from waste materials to support renewable energy production, emphasizing the role of biosurfactant-metal interactions in advancing green recovery technologies and enhancing resource circularity. Among biosurfactants, rhamnolipids demonstrate a high affinity for metals such as lead, cadmium, and copper due to their strong stability constants and functional groups like carboxylates, with recovery efficiencies exceeding 75% under optimized conditions. Analytical techniques, including Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS), Fourier-Transform Infrared spectroscopy (FTIR), and Scanning Electron Microscopy (SEM), are instrumental in assessing recovery efficiency and interaction mechanisms. The review introduces a Green Chemistry Metrics Framework for evaluating biosurfactant-based recovery processes, revealing 70-85% lower Environmental Factors compared to conventional methods. Significant research gaps exist in applying biosurfactants for extraction of metals like lithium and cobalt from batteries and other waste materials. Advancing biosurfactant-based technologies hold promise for efficient, sustainable metal recovery and resource circularity, addressing both resource scarcity and environmental protection challenges simultaneously.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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