Bamboo Fiber Paper-Based Filter Material for Fast and Efficient Capture of Microplastics
Notice bibliographique
Résumé
Aiming at the hot issue of global microplastics (MPs) pollution, an ecofriendly paper-based filter from bamboo-derived cellulose was developed through mechanical processing and traditional papermaking formation technology. The paper-based filter exhibited a stable capture efficiency of 98% and exceptional filtration flux of 21167 L m –2 h –1 for amine-modified polystyrene (PS-NH 2, 5 μm). Remarkably, filtration kinetics followed the intermediate blocking model ( R 2 = 0.99), and the filter demonstrated excellent reusability, maintaining 99% efficiency after 10 cycles. Furthermore, it demonstrated remarkable universal adaptability, achieving >95% removal for polypropylene (PP), polyethylene (PE), and polyethylene terephthalate (PET), and also exhibited exceptional purification of three natural water samples. The superior capture performance stemmed from synergistic multiscale interactions between the microstructure and MPs, including physical interception, MP self-sedimentation effect, electrostatic interaction, hydrogen bonding, and π-π interactions. Life cycle assessment (LCA) confirmed a 48.8% reduction in global warming potential (GWP) unit energy consumption compared to conventional polymeric filters, with electricity and water consumption identified as primary environmental impacts via sensitivity and contribution analysis. Furthermore, a sustainable strategy was proposed to achieve MPs recovery and utilization. This work provides an efficient and environmentally friendly solution for microplastic remediation with significant potential for drinking water purification and MP separation in complex aquatic environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».