Ultrahigh Efficiency Hybrid Biomass-Inorganic Coagulation Strategy for Water Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Coagulation is a vital water treatment process for removing colloids, natural organic matter, and microorganisms, such as bacteria and algae. While aluminum and iron salts are highly effective conventional coagulants, their use raises concerns including health risks linked to aluminum exposure, altered water taste, and secondary contamination from exceeding the amount of iron residues. Biomass-derived coagulants, obtained from renewable resources such as plant extracts and agricultural residues, have emerged as sustainable alternatives due to their biodegradability and minimal sludge production. However, their lower coagulation efficiency, particularly in treating complex or highly turbid water, limits widespread application. This study investigates a hybrid coagulation strategy combining cellulose-derived materials dual polymer-grafted cellulose nanocrystals with reduced doses of iron salts to enhance performance and overcome limitations. This synergistic approach significantly enhances coagulation efficiency, achieving 90% turbidity reduction in soluble humic substances in water with minimal coagulant dosage. In addition, this method is a competitive alternative to the use of synthetic flocculant polyacrylamide, offering environmental benefits. In this way, the potential hybrid coagulation mechanism is studied as well. Additionally, the strategy provides a universal framework for integrating various modified biomass-derived coagulants with metallic salts, optimizing dissolved organic matter removal. By advancing this hybrid methodology, the research bridges performance gaps in biomass-based systems. This work not only highlights the potential of hybrid coagulants for natural organic matter removal but also demonstrates their adaptability across diverse environmental conditions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».