Overcoming carbamazepine (CBZ) recalcitrance in wastewater: A critical review of membrane bioreactor (MBR) performance, limitations, and optimization strategies
Notice bibliographique
Résumé
Carbamazepine (CBZ), a widely prescribed antiepileptic drug, is among the most persistent and frequently detected pharmaceutical contaminants in wastewater treatment plant (WWTP) effluents and surface waters worldwide. Due to its high chemical stability, low sorption affinity, and resistance to biodegradation, CBZ often passes through conventional treatment systems, posing ecological and human health risks. As a result, developing effective treatment strategies capable of removing CBZ from wastewater has become a critical priority, particularly through biological methods. Membrane bioreactors (MBRs) have gained significant attention as a promising method to remove recalcitrant compounds such as CBZ. This review critically examines the current state of MBR technology for CBZ removal, highlighting the influence of microbial communities, operational parameters, and membrane fouling dynamics on the treatment efficiency. Furthermore, integrated MBR systems, combining MBRs with advanced oxidation processes (AOPs), adsorption techniques, or biofilms, are evaluated for their potential to overcome the limitations of standalone MBR systems. Although these integrated approaches significantly improve CBZ removal and mitigate fouling, they face operational, economic, and scalability challenges. This review highlights the need for biologically optimized MBR configurations and the strategic enrichment of specialized microbial communities, including bacteria and fungi, capable of CBZ biotransformation. The findings offer a comprehensive perspective on advancing MBR-based technologies toward more efficient, resilient, and sustainable wastewater treatment systems.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».