A Comprehensive Review of Adsorbents for Rare Earth Separation: Design, Synthesis, Adsorption Performance, and Mechanisms
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Rare earth elements (REEs) play an irreplaceable role in modern technology and industry. However, due to the highly similar physicochemical properties among REEs, their separation remains a significant challenge. Additionally, REEs often exist in low‐concentration solutions, making efficient REE recovery an urgent task. This paper presents a comprehensive review of the latest research advances in adsorbents for REE adsorption from aqueous solutions. It systematically examines the performance characteristics of organic, inorganic, biological, and composite adsorbents, with a focus on innovative design, synthesis strategies, and practical applications of various adsorbents, particularly highlighting their excellent adsorption performance and diverse mechanisms. Notably, composite and hybrid materials significantly enhance adsorption selectivity and stability through synergistic effects. Future research should focus on machine learning (ML)‐driven adsorbent intelligent design using quantitative structure–activity/property relationship (QSAR/QSPR) models, green synthesis pathways, adsorption–desorption performance enhancement, and industrial process optimization via interdisciplinary collaboration. This review aims to provide a systematic reference for research on adsorption and separation of REEs, thereby promoting the development and application of high‐efficiency and eco‐friendly adsorbents.
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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 découle