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Enregistrement W2344155271 · doi:10.1039/c6fd00054a

A novel methodology for assessing the environmental sustainability of ionic liquids used for CO<sub>2</sub> capture

2016· article· en· W2344155271 sur OpenAlexfundno aff
Rosa M. Cuéllar-Franca, Pelayo García-Gutiérrez, S. F. Rebecca Taylor, Christopher Hardacre, Adisa Azapagic

Notice bibliographique

RevueFaraday Discussions · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity College LondonQueen's University BelfastUniversity of SheffieldQueen's UniversityUniversity of Manchester
Mots-clésLife-cycle assessmentSustainabilitySorbentLife cycle inventoryIonic liquidEnvironmental scienceGlobal-warming potentialComputer scienceEnvironmental impact assessmentProcess engineeringGreenhouse gasBiochemical engineeringProduction (economics)ChemistryEngineeringAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ionic liquids (ILs) have been proposed as suitable sorbents for CO 2 capture because of their high CO 2 absorption capacity, thermal stability, negligible vapour pressure and physico-chemical tunability. However, the environmental implications of ILs are currently largely unknown because of a lack of data. The issue is further complicated by their complex chemical structures and numerous precursors for which environmental data are scarce or non-existent. In an attempt to address this issue, this paper presents a new methodology for estimating life cycle environmental impacts of novel ILs, with the aim of aiding synthesis and selection of more sustainable CO 2 sorbents. The methodology consists of four main steps: (1) selection of an appropriate IL and synthesis route; (2) construction of a life cycle tree; (3) life cycle assessment; and (4) recommendations for improvements. The application of the methodology is illustrated using trihexyltetradecylphosphonium 1,2,4-triazolide ([P 66614 ][124Triz]), a promising IL for CO 2 capture currently under development. Following the above steps, the paper demonstrates how the data obtained from laboratory synthesis of the IL can be scaled up to industrial production to estimate life cycle impacts and identify environmental hotspots. In this particular case, the main hotspots are the precursors used in the synthesis of the IL. Comparison of impacts with monoethanolamine (MEA), currently the most widely-used CO 2 sorbent, suggests that [P 66614 ][124Triz] has much higher impacts than MEA, including global warming potential. However, human toxicity potential is significantly higher for MEA. Therefore, the proposed methodology can be used to optimise the design of ILs and to guide selection of more sustainable CO 2 sorbents. Although the focus is on ILs, the methodology is generic and can be applied to other chemicals under development.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations66
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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