Geopolymeric membranes: A comprehensive review of emerging wastewater treatment solutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In today's world, wastewater treatment has become a critical challenge for environmental sustainability and public health, particularly due to the increasing presence of toxic metals and non‐biodegradable contaminants. Traditional methods such as adsorption, precipitation, ion exchange, membrane separation, and filtration categorized under chemical, physical, or biological approaches, are often limited by high costs, low efficiency, or negative environmental impacts. The selection of these techniques depends on effluent characteristics, operational conditions, and wastewater volume. Membrane‐based technologies have emerged as promising alternatives, offering higher efficiency, selectivity, and adaptability compared to conventional processes. Among these, geopolymer membranes represent a novel class of inorganic materials, synthesized through an eco‐friendly and versatile geopolymerization process. These membranes are typically fabricated from aluminosilicate precursors sourced from industrial byproducts like fly ash, rice husk ash, and phosphate tailings, thereby promoting waste valorization and sustainability. What distinguishes geopolymer membranes is their excellent thermal stability, robust chemical resistance, and highly tunable pore structure and surface properties. These characteristics enable them to function effectively under harsh conditions and selectively remove a broad spectrum of contaminants, potentially outperforming traditional polymeric and ceramic membranes. Their modular design also allows integration into customized advanced treatment systems tailored to specific pollutants. This review presents a comprehensive overview of the geopolymerization mechanism, key factors influencing membrane performance, and diverse applications in wastewater treatment. Special emphasis is placed on addressing current challenges such as scalability, fouling resistance, and long‐term durability, highlighting how geopolymer membranes can offer innovative solutions for sustainable water management and pollution control.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».