Per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS) in water matrices impacted by industrial activities: Challenges and treatment strategies
Notice bibliographique
Résumé
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are increasingly recognized for their adverse effects on the environment and human health. Here, we offer a comprehensive review of PFAS existing in water matrices affected by industrial activities, delving into their characterization, human exposure pathways, toxicological effects, the evolving landscape of regulatory measures, and potential treatment strategies. Current adsorption, oxidation, and membrane-based techniques exhibit critical limitations, including inadequate removal efficiency for emerging/short-chain PFAS, persistent toxic byproduct generation, and prohibitive operational costs at scale. Thus, a critical aspect of this review is the exploration of advanced treatment techniques for PFAS-laden waters affected by industrial activities and the use of commercial products. We systematically examine an array of treatment technologies, including carbon-based adsorbents, biopolymers, anion exchange resins, foam fractionation, membrane-based separation systems, and innovative on-site destructive methods, such as electrochemical oxidation, photolysis, and sonolysis. Additionally, this review covers the latest advancements in piezocatalysis and micro-/nanobubble technologies. Standalone treatment processes are usually insufficient for complex PFAS mixtures, as no single technology can sustainably and cost-effectively remove both short- and long-chain PFAS. We, therefore, highlight the increased efficiency, both technical and economic, of certain combined or integrated treatment processes in removing a broad group of PFAS. By consolidating current findings and identifying key research gaps, this review provides practical guidance for developing cost-effective, scalable, and sustainable PFAS treatment or remediation strategies. Future work should advance scalable PFAS treatment technologies, deepen mechanistic understandings of branched and ether-PFAS degradation, and address long-term monitoring and regulatory alignment for commercial implementation, alongside non-targeted analysis and ecotoxicity assessment of transformation products.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».