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Enregistrement W2314316515 · doi:10.1021/es405449v

Reaction Mechanism for the Aqueous-Phase Mineral Carbonation of Heat-Activated Serpentine at Low Temperatures and Pressures in Flue Gas Conditions

2014· article· en· W2314316515 sur OpenAlexaff
Louis-César Pasquier, Guy Mercier, Jean‐François Blais, Emmanuelle Cecchi, Sandra E. Kentish

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationFlue gasAqueous solutionMineralChemistryMechanism (biology)Gas phaseChemical engineeringPhase (matter)MineralogyWaste managementMaterials scienceOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mineral carbonation is known as one of the safest ways to sequester CO2. Nevertheless, the slow kinetics and low carbonation rates constitute a major barrier for any possible industrial application. To date, no studies have focused on reacting serpentinite with a relatively low partial pressure of CO2 (pCO2) close to flue gas conditions. In this work, finely ground and heat-treated serpentinite [Mg3Si2O5(OH)4] extracted from mining residues was reacted with a 18.2 vol % CO2 gas stream at moderate global pressures to investigate the effect on CO2 solubility and Mg leaching. Serpentinite dissolution rates were also measured to define the rate-limiting step. Successive batches of gas were contacted with the same serpentinite to identify surface-limiting factors using scanning electron microscopy (SEM) analysis. Investigation of the serpentinite carbonation reaction mechanisms under conditions close to a direct flue gas treatment showed that increased dissolution rates could be achieved relative to prior work, with an average Mg dissolution rate of 3.55 × 10(-11) mol cm(-2) s(-1). This study provides another perspective of the feasibility of applying a mineral carbonation process to reduce industrial greenhouse gas (GHG) emissions from large emission sources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations81
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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