Evaluating the role of functionalized graphene systems in achieving wastewater treatment: A paradigm for sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
The increasing need for pure and potable water, the escalating problems of environmental pollution, and the quest for energy sustainability all demand innovative approaches in the field of carbon-based nanotechnology. This article presents a thorough review of the nanocatalytic process, with a special focus on the potential of graphene-based materials to revolutionize wastewater treatment and make a significant impact on the global water quality index. We have searched the relevant articles from Scopus, WoS, and Google Scholar using appropriate keywords to select the articles for writing this narrative review article. Graphene and its derivatives are excellent catalysts for degrading pollutants due to their high surface-to-volume ratio, electrical conductivity, enhanced adsorption characteristics, and chemical reactivity. This review also explores their mechanisms for removing heavy metals, organic compounds, and pathogens. Amalgamating graphene with other nanoparticles or functional groups enhances its catalytic efficiency and selectivity. Advancements in graphene composites can lead to nanocatalysts for water purification and resource recovery from waste. Furthermore, this review article highlights graphene-based nanocatalysts' environmental and scalability aspects, emphasizing their role in enhancing water treatment and energy conservation for better public health. It advocates for their integration into a circular economy and suggests that future research focus on long-term stability, toxicity, and regulatory considerations in wastewater treatment applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».