Green Synthesis of Graphene-Based Nanomaterials for Effluent Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic environments are increasingly contaminated by heavy metals, dyes, and other hazardous waste released by industrial, domestic, and commercial sources. Effective treatment of effluents from these point sources remains a significant environmental challenge. Among various remediation approaches, photocatalysis has emerged as one of the most effective methods for treatment of effluents. This chapter presents an overview of recent advances in two-dimensional graphene-based nanomaterials (GBNs) for wastewater treatment. GBNs have attracted attention as a feasible material for environmental remediation applications due to exceptional characteristics, including mechanical, surface, electrical, structural, thermal, and optical properties. This chapter explores several GBNs and examines their properties and green synthesis techniques. We focus on the use of GBNs in photocatalytic effluent treatment, including the elimination of heavy metals, bacteria and viruses, pharmaceutical contaminants, and organic and inorganic pollutants. We also provide a comparison of GBNs with other nanomaterials for effluent treatment in terms of cost and performance. Furthermore, an in-depth assessment of the advancements and technologies found for employing GBNs in wastewater treatment is discussed, and the advantages and disadvantages of GBNs are highlighted, along with ways to enhance their qualities and properties to optimize them for wastewater treatment. Overall, this chapter offers a comprehensive analysis of the new paradigm of GBNs for environmental remediation, including insight into how they might affect wastewater treatment.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».