Decentralized Modular Electrochemical Technologies for Advanced Wastewater Treatment: A Comprehensive Review of Advanced Oxidation and Reduction Processes, Bioelectrochemical Systems, and Photocatalysis
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for clean water, coupled with the limitations of centralized wastewater treatment systems, has highlighted the need for sustainable and decentralized treatment solutions. Electrochemical and electrode-based technologies offer a compelling alternative by addressing persistent pollutants and emerging contaminants in a flexible and modular manner. This review provides a comprehensive analysis of advanced oxidation and reduction processes (AO/RPs), bioelectrochemical systems (BESs), and photocatalysis, focusing on their principles, reactor configurations, operational parameters, and technoeconomic considerations. AO/RPs facilitate in situ generation of highly reactive radicals for mineralizing complex pollutants. BESs utilize electroactive microorganisms for the dual purpose of pollutant removal and energy or resource recovery. Photocatalysis utilizes semiconductor materials activated by light to degrade organic contaminants efficiently. The review emphasizes the modular applicability of these technologies, presenting case studies and commercial systems that demonstrate their adaptability to variable wastewater characteristics and site-specific needs. Key challenges such as energy demand, chemical input, system scalability, and maintenance are discussed alongside innovations in reactor design and catalyst development. Techno-economic assessments and statistical insights are included to compare these technologies and guide practical deployment. The integration of these systems into decentralized infrastructures offers advantages such as reduced sludge generation, improved process efficiency, and the potential for on-site reuse and energy valorization. Overall, the review supports the adoption of modular electrochemical treatment systems as viable tools for advanced wastewater treatment in diverse environmental and operational settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».