Upcycling Metal(loid) Contaminants to Produce Critical Raw Materials: The Nexus of Water Treatment and Material Criticality
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The Critical Raw Materials Act adopted by the European Commission in 2024 signals a growing shift in the societal value of many elements, which has important implications for the water treatment sector. This legislation partly aims to increase production of Critical Raw Materials (CRMs) from waste streams, with many CRMs being elements with which the water sector has decades of experience, such as the notorious contaminant and newly classified CRM, arsenic. In this Perspective, we use arsenic as a case study to explore how water treatment waste can be repurposed to contribute to CRM supply chain requirements. Combining arsenic mass balances for indicative groundwater treatment plants and EU statistics of water use and arsenic compound consumption, we propose that arsenic upcycling integrated with water treatment can help offset imports of arsenic compounds. However, research is now needed to develop more holistic treatment systems that integrate CRM upcycling with contaminant removal and to better understand the political, institutional, and social drivers that can accelerate adoption of such systems at water utilities. With this work, we intend to stimulate a discussion of water treatment as a discipline that can both improve water quality by removing metal(loid) contaminants and generate local sources of CRMs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».