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Enregistrement W4414140065 · doi:10.1016/j.hazmp.2025.100005

Nano-enabled melamine sponge-based filters for continuous separation of varying size, charge and functionalized sub-micron plastics

2025· article· en· W4414140065 sur OpenAlexaff
Rahul Kumar, A. Martin Joseph, Diksha Diksha, R. Nakajima, Nisha Singh, Nitin Khandelwal

Notice bibliographique

RevueJournal of Hazardous Materials Plastics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology Roorkee
Mots-clésMelamineFiltration (mathematics)AdsorptionSaturation (graph theory)Composite numberZeta potentialSurface chargeWater treatment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite significant progress in sub-micron plastics (SMPs) removal strategies, challenges remain in achieving effective, continuous separation across particle sizes and functionalities under diverse water conditions. Here, we report a nano-enabled filter fabricated by immobilizing alginate–layered double hydroxide (Alg-LDH) composites onto melamine sponges (MS), creating a robust, reusable, and multifunctional platform for removing SMPs from water matrices. Detailed surface characterization confirmed successful integration of LDH and alginate, yielding a highly porous, functionalized matrix with a zeta potential of + 22 mV for LDH, favoring electrostatic interactions with negatively charged plastics. Cyclic filtration tests demonstrated high adsorption capacities for 1000 nm amine-functionalized SMPs (4403.05 mg/kg in DI water and 4036.64 mg/kg in river water after 60 mL), attributed to strong electrostatic binding. Carboxylated SMPs (500 nm and 1000 nm) showed adsorption capacities of 2993.57 and 2340.89 mg/kg, respectively, in DI water. Filtration efficiency was influenced by water composition, with a slight reduction in river water, the performance trend remained consistent. The composite maintained performance across multiple cycles without saturation and showed minimal decrease of < 10 % in SMPs removal after regeneration. Mechanistic evaluation revealed that the composite integrates electrostatic attraction, hydrogen bonding, π–π stacking, and physical entrapment for robust SMP retention. This work presents a promising avenue for sustainable, size- and charge-selective filtration of SMPs under environmentally realistic conditions using scalable sponge-based materials. • A robust Alg-LDH-MS sponge filter was designed for sub-micron plastics (SMPs) removal. • Linear increase in retention capacity and no saturation up to 100 mg/L SMPs. • Composite retains removal performance under multicycle and matrix variations. • Charge and size of SMPs govern selective filtration efficiency of the sponge. • MS-LDH filter shows strong reusability and regeneration across multiple filtration cycles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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