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Enregistrement W2915705180 · doi:10.1002/advs.201801903

Towards Solar Methanol: Past, Present, and Future

2019· review· en· W2915705180 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyContext (archaeology)Raw materialProcess engineeringGreenhouse gasPhotovoltaic systemEnvironmental scienceSustainabilitySolar energySyngasWaste managementBiochemical engineeringEngineeringChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work aims to provide an overview of producing value‐added products affordably and sustainably from greenhouse gases (GHGs). Methanol (MeOH) is one such product, and is one of the most widely used chemicals, employed as a feedstock for ≈30% of industrial chemicals. The starting materials are analogous to those feeding natural processes: water, CO 2 , and light. Innovative technologies from this effort have global significance, as they allow GHG recycling, while providing society with a renewable carbon feedstock. Light, in the form of solar energy, assists the production process in some capacity. Various solar strategies of continually increasing technology readiness levels are compared to the commercial MeOH process, which uses a syngas feed derived from natural gas. These strategies include several key technologies, including solar‐thermochemical, photochemical, and photovoltaic–electrochemical. Other solar‐assisted technologies that are not yet commercial‐ready are also discussed. The commercial‐ready technologies are compared using a technoeconomic analysis, and the scalability of solar reactors is also discussed in the context of light‐incorporating catalyst architectures and designs. Finally, how MeOH compares against other prospective products is briefly discussed, as well as the viability of the most promising solar MeOH strategy in an international context.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,317 · 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