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Enregistrement W2094183490 · doi:10.3390/ijerph7083129

Lime-Based Sorbents for High-Temperature CO2 Capture—A Review of Sorbent Modification Methods

2010· review· en· W2094183490 sur OpenAlexaffabout
Vasilije Manović, Edward J. Anthony

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorbentElutriationCalcium loopingLimeWaste managementEnvironmental scienceProcess engineeringFluidized bedMaterials scienceEngineeringChemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a review of the research on CO(2) capture by lime-based looping cycles undertaken at CanmetENERGY's (Ottawa, Canada) research laboratories. This is a new and very promising technology that may help in mitigation of global warming and climate change caused primarily by the use of fossil fuels. The intensity of the anticipated changes urgently requires solutions such as more cost-effective technologies for CO(2) capture. This new technology is based on the use of lime-based sorbents in a dual fluidized bed combustion (FBC) reactor which contains a carbonator-a unit for CO(2) capture, and a calciner-a unit for CaO regeneration. However, even though natural materials are cheap and abundant and very good candidates as solid CO(2) carriers, their performance in a practical system still shows significant limitations. These limitations include rapid loss of activity during the capture cycles, which is a result of sintering, attrition, and consequent elutriation from FBC reactors. Therefore, research on sorbent performance is critical and this paper reviews some of the promising ways to overcome these shortcomings. It is shown that reactivation by steam/water, thermal pre-treatment, and doping simultaneously with sorbent reforming and pelletization are promising potential solutions to reduce the loss of activity of these sorbents over multiple cycles of use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations127
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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