Mit einem Schwerpunkt auf biologisch basierten, umweltfreundlichen Prozessen, die den Grundsätzen der grünen Chemie folgen, bewertet diese umfassende Überprüfung kritisch zeitgenössische grüne Synthesemethoden für Nanomaterialien. Sie lenkt die Aufmerksamkeit auf die Einschränkungen traditioneller Synthesemethoden, die normalerweise potenziell gefährliche Materialien erfordern, einen erheblichen Energiebedarf haben und schädliche Nebenprodukte erzeugen. Die Studie untersucht die evolutionäre Rolle verschiedener biologischer Agenten bei der kontinuierlichen Produktion einer breiten Palette von Nanopartikeln (z. B. Ag, Au, ZnO, CuO, Fe), einschließlich Pflanzenextrakten, Mikroorganismen (Bakterien, Pilze, Algen) und Enzymen. Diese Überprüfung konzentriert sich auf biologisch vermittelte Nanopartikelsynthese; grüne physikochemische Techniken werden nur im Hinblick auf Benchmark-Nachhaltigkeit, mechanistische Erkenntnisse und Skalierbarkeit diskutiert. Die Grundlagen der Nanopartikelerzeugung werden untersucht, ebenso die Rolle von Enzymen und Phytochemikalien. Der Artikel behandelt auch wichtige Charakterisierungstechniken zur Bewertung der Eigenschaften von grün-synthetisierten Nanopartikeln sowie deren zahlreiche Anwendungen in Energie- und Sensortechnologien, Wasseraufbereitung, Luftreinigung, Bodensanierung, antibakteriellen und medizinischen Anwendungen und in weiteren Anwendungen. Durch die Hervorhebung seines Potenzials zur Förderung skalierbarer, low-toxicity und finanziell tragfähiger Lösungen für die globale nachhaltige Entwicklung im Einklang mit den UN-Zielen für nachhaltige Entwicklung (SDGs) und der zirkulären Wirtschaft bietet diese Studie hilfreiche Ratschläge zur Förderung der grünen Nanotechnologie, indem Forschungslücken, Skalierungsprobleme und neue Möglichkeiten aufgezeigt werden. • Untersucht die biogene Synthese von Nanomaterialien als nachhaltigen Alternativprozess. • Kritische Bewertung von pflanzen-, mikroben- und biomolekülvermittelten Wegen zur Herstellung von Nanopartikeln. • Erneuerbare Ressourcen, minimiert Abfall und Energie durch AI/ML-Modelle. • Identifiziert aktuelle Begrenzungen, Wissenslücken und Standardisierungsprobleme, die die industrielle Umsetzung behindern.
Saraf et al. (Sun,) haben diese Frage untersucht.