MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2946947108 · doi:10.1039/c8cs00877a

Stability of amine-functionalized CO<sub>2</sub> adsorbents: a multifaceted puzzle

2019· review· en· W2946947108 sur OpenAlexafffund
Masoud Jahandar Lashaki, Soheil Khiavi, Abdelhamid Sayari

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensInventys Thermal Technologies (Canada)Burnaby HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdsorptionAmine gas treatingDesorptionChemical engineeringChemical stabilityChemistryThermal stabilitySelectivityNitrogenMaterials scienceOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review focuses on important stability issues facing amine-functionalized CO2 adsorbents, including amine-grafted and amine-impregnated silicas, zeolites, metal-organic frameworks and carbons. During the past couple of decades, major advances were achieved in understanding and improving the performance of such materials, particularly in terms of CO2 adsorptive properties such as adsorption capacity, selectivity and kinetics. Nonetheless, to pave the way toward commercialization of adsorption-based CO2 capture technologies, in addition to other attributes, adsorbent materials should be stable over many thousands of adsorption-desorption cycles. Adsorbent stability, which is of utmost importance as it determines adsorbent lifetime and operational costs of CO2 capture, is a multifaceted issue involving thermal, hydrothermal, and chemical stability. Here we discuss the impact of the adsorbent physical and chemical properties, the feed gas composition and characteristics, and the adsorption-desorption operational parameters on the long-term stability of amine-functionalized CO2 adsorbents. We also review important insights associated with the underlying deactivation pathways of the adsorbents upon exposure to high temperature, oxygen, dry CO2, sulfur-containing compounds, nitrogen oxides, oxygen and steam. Finally, specific recommendations are provided to address outstanding stability issues.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations442
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemical Society ReviewsMême sujetCarbon Dioxide Capture TechnologiesTravaux en français237 207