Microbubble-enhanced cold plasma (MB-CAP) for pathogen disinfection in water: a sustainable alternative to traditional methods
Notice bibliographique
Résumé
, without the need for added chemical reagents. It utilizes reactive oxygen and nitrogen species (RONS), ultraviolet (UV) radiation, and transient electric fields to effectively inactivate a wide range of waterborne pathogens. CAP disrupts microbial membranes, damages nucleic acids, and induces oxidative stress, rapidly inactivating bacteria, viruses, and fungi. A notable advancement in plasma-based water disinfection is microbubble-enhanced cold atmospheric plasma (MB-CAP), which significantly improves plasma-liquid interactions. Microbubbles (MBs) act as efficient carriers for RONS, greatly increasing the gas-liquid interfacial area and enhancing the mass transfer of RONS. This results in faster removal of pathogens compared to conventional CAP systems. Furthermore, MB-CAP offers localized and targeted treatment capabilities, making it particularly suitable for decentralized water systems, hospital wastewater, and high-load industrial effluents. This review thoroughly examines the mechanisms of microorganism inactivation by MB-CAP, reactor configurations, MB generation techniques, and disinfection performance. This review also discusses key challenges such as energy efficiency, scalability, and regulatory compliance. Future research should focus on developing hybrid CAP systems, integrating renewable energy sources, and implementing real-time monitoring tools to optimize treatment efficacy. Overall, the review highlights the transformative potential of MB-CAP as a next-generation sustainable water disinfection technology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».