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Enregistrement W4414944630 · doi:10.1139/er-2025-0154

High-density microplastics in wastewater treatment plants and aquatic environment: review, challenges, and future prospects

2025· article· en· W4414944630 sur OpenAlexafffundvenue
Ebenezer Otoo, Abdolmajid Mohammadian

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroplasticsFroude numberBlackwaterSewage treatmentWastewaterParticle (ecology)AerationBuoyancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pervasive discharge of high-density microplastics (HDMPs) from wastewater treatment plants (WWTPs) into aquatic ecosystems represents a critical environmental and engineering challenge. While conventional WWTPs achieve moderate removal efficiencies (60%–99%), their performance is highly variable for larger, denser particles (e.g., polyvinyl chloride, polyethylene terephthalate) due to complex interactions between particle characteristics (e.g., size distribution, shape anisotropy, and biofilm colonization), fluid dynamics (e.g., turbulent kinetic energy, and shear stresses), and process design parameters (e.g., retention times, and tank geometries). This review systematically evaluates the fate and transport dynamics of HDMPs in WWTPs, highlighting the underexplored role of dimensionless parameters (e.g., Shields parameter θ, particle Reynolds number Re p , Stokes number St, Densimetric Froude number Fr′, particle shape factors ψ, Rouse number Z, and biofilm buoyancy number B f ) in predicting their behavior across treatment stages and post-discharge environments. The study critically assesses knowledge gaps in existing removal technologies, ranging from membrane bioreactors (fouling risks) to emerging techniques such as electrocoagulation (energy costs), and identifies methodological shortcomings in sampling, analysis, and reporting that hinder global comparability. Key findings reveal that particle–fluid interactions (e.g., resuspension thresholds, and turbulent mixing) are poorly quantified for HDMPs, necessitating the development of revised hydrodynamic models that incorporate shape factors and biofilm effects. Additionally, synergistic stressors (e.g., temperature, and co-pollutants) are found to exacerbate ecological risks but remain understudied. Meanwhile, standardised protocols for HDMP characterisation and dimensionless parameter frameworks are urgently needed to unify research and policy efforts. The study proposes three priority research directions: (i) development of cost-effective, scalable hybrid systems (e.g., coagulation-membrane bioreactors); (ii) integration of dimensionless parameters into WWTP design and outfall modelling; and (iii) long-term studies on HDMPs’ ecological impacts under realistic exposure scenarios. By bridging fundamental hydrodynamics with applied engineering, this review provides a roadmap to mitigate HDMP pollution through science-informed policy and innovation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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