Post-Combustion CO<sub>2</sub> Capture Using Solid Sorbents: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Post-combustion CO 2 capture from the flue gas is one of the key technology options to reduce greenhouse gases, because this can be potentially retrofitted to the existing fleet of coal-fired power stations. Adsorption processes using solid sorbents capable of capturing CO 2 from flue gas streams have shown many potential advantages, compared to other conventional CO 2 capture using aqueous amine solvents. In view of this, in the past few years, several research groups have been involved in the development of new solid sorbents for CO 2 capture from flue gas with superior performance and desired economics. A variety of promising sorbents such as activated carbonaceous materials, microporous/mesoporous silica or zeolites, carbonates, and polymeric resins loaded with or without nitrogen functionality for the removal of CO 2 from the flue gas streams have been reviewed. Different methods of impregnating functional groups, including grafting techniques and modifying the support materials, have been discussed to enhance the performance of the sorbents. The performance characteristics of the solid sorbents are assessed in terms of various desired attributes, such as their equilibrium adsorption capacity, selectivity, regeneration, multicycle durability, and adsorption/desorption kinetics. The potential of metal-organic frameworks (MOFs) is also recognized to determine whether these novel materials provide better CO 2 adsorption capacity under low CO 2 partial pressure. A comprehensive critical review and analysis of the literature on this subject has been carried out to update the recent progress in this arena. A comparison of different solid sorbents at different stages is made. It also includes a brief review on techno-economic analysis and design aspects of sorbent bed contactor configuration. Finally, a few recommendations have been proposed for further research efforts to progress post-combustion carbon capture.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».