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Enregistrement W7081975715 · doi:10.11159/icepr25.179

Transforming Waste into High-Value Nanomaterials for Environmental Applications: A Circular Economy Approach

2025· article· en· W7081975715 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on New Technologies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircular economySustainabilityMunicipal solid wasteProduction (economics)Work (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for sustainable, emission-free, and environmentally friendly approaches to material fabrication is intensifying in response to growing concerns over resource depletion, pollution, and climate change.Traditional linear production models, which rely heavily on the extraction and consumption of finite virgin resources, contribute significantly to waste generation and environmental degradation.In contrast, circular economy principles offer a transformative alternative by promoting the recycling and reuse of end-of-life products as valuable feedstock for new material synthesis.This study contributes to this paradigm shift by presenting innovative pathways for converting problematic waste streams into highperformance nanomaterials with advanced environmental applications.Nanomaterials, known for their enhanced physicochemical properties and utility across various industries, are typically synthesized through resource-intensive and costly methods using high-purity raw materials.These conventional processes not only involve complex procedures and significant energy input but also result in the generation of hazardous waste.Moreover, the limited recyclability of nanomaterials exacerbates the global waste crisis.Considering these challenges, this research explores a sustainable alternative: the conversion of waste materials into functional nanostructured products through chemical and thermal processes.The study focuses on synthesizing targeted nanomaterials such as silicon carbide (SiC), gold-doped titanium dioxide (Au-doped TiO) quantum dots and engineered activated carbon using a diverse range of waste sources, including electronic waste, industrial by-products, and biosolids.These materials were carefully designed to exhibit tailored structures, morphologies, surface areas, and properties suitable for specific high-value applications, especially in environmental monitoring and water purification.The production of activated carbon was optimized through microstructure engineering to enhance adsorption efficiency and pollutant removal performance.One of the key findings is the demonstrated feasibility of using problematic waste as a resource for fabricating microstructure-engineered materials that perform comparably, or even superiorly, to their commercially available counterparts.For instance, the waste-derived activated carbon showed significant surface area improvements and enhanced adsorption capacities for contaminants like methylene blue and humic acid.Similarly, SiC and TiO-based nanomaterials derived from waste exhibited promising characteristics for photocatalytic and filtration applications.This approach not only diverts waste from landfills but also minimizes the reliance on virgin materials, contributing to reduced environmental footprints and greenhouse gas emissions.By integrating waste valorization into nanomaterial synthesis, this research exemplifies the synergy between advanced material science and sustainable development.It opens new economic opportunities through the creation of high-value products from low-value waste, thereby strengthening the foundations of a circular and resource-efficient economy.In conclusion, the study presents a viable, scalable, and environmentally responsible methodology for transforming diverse waste streams into nanoscale, value-added materials.These findings highlight the potential for waste-derived nanomaterials to play a critical role in water purification and environmental remediation technologies.As industries and governments seek sustainable solutions to growing waste and pollution challenges, such circular strategies represent a compelling path forward for both ecological and economic resilience.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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