Valorisation of aluminum ash for catalytic applications: a review of activation strategies and sustainable remediation
Notice bibliographique
Résumé
Aluminum ash, an abundant byproduct of aluminum manufacturing, is enriched with aluminum oxide, metal oxides, carbon, and reactive phases that impart remarkable catalytic potential. Traditionally regarded as waste, it is now emerging as a versatile material for advanced catalytic processes, particularly in carbon dioxide reduction and wastewater remediation two critical challenges in sustainable development. This review provides a comprehensive and novel perspective, consolidating the catalytic applications of aluminum ash while critically evaluating performance-enhancement strategies such as thermal and chemical activation, doping-based surface modification, microwave-assisted activation, and hydrothermal synthesis. These approaches significantly improve its structural and chemical properties, enabling superior catalytic efficiency. Beyond technical insights, the review introduces a unique sustainability dimension, highlighting how aluminum ash valorisation promotes waste minimisation, resource recovery, and the transition towards a circular economy. By bridging catalytic science with sustainable practice, this work positions aluminum ash as an underexplored yet highly promising candidate for next-generation catalysts, capable of reducing dependence on virgin materials, lowering energy consumption, and enabling cleaner industrial operations. Ultimately, the study not only addresses existing research gaps but also provides fresh insights and future directions underscoring the novelty and significance of aluminum ash in advancing both catalysis and sustainability.
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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) | 0,000 | 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 ».