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Enregistrement W3012473128

Desarrollo de Nanomateriales para el geo-almacenamiento de CO2 en yacimientos someros

2020· article· es· W3012473128 sur OpenAlexaboutno aff
Acevedo Rodríguez, Elizabeth Cristina

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2020
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El proceso de captura y almacenamiento de carbono (CCS por sus siglas en ingles) ha sido propuesto como un metodo efectivo para la reduccion de las emisiones de CO2 provenientes de la industria, pero su implementacion a nivel industrial no ha sido exitosa debido a consideraciones tecnico-economicas asociadas a dos etapas principales: 1) Separacion inicial del CO2 de los gases de combustion y 2) Inyeccion del CO2 en depositos geologicos profundos, mas de 300 m, en donde el CO2. A estas condiciones el CO2 se encuentra en condiciones supercriticas y su almacenamiento se debe principalmente al llenado de la estructura porosa del yacimiento. Este trabajo propone por primera vez en el mundo, un proceso mejorado de captura y almacenamiento de carbono, e-CCS, en el cual la etapa inicial de captura/separacion de CO2 es suprimida y los gases de combustion son inyectados directamente al yacimiento superficial (<300 m). En este caso, el proceso de selectiva adsorcion controla la captura in-situ de CO2 gaseoso y su almacenamiento. Para esto, es indispensable modificar la superficie de yacimiento con el fin de incrementar la capacidad de adsorcion y la selectividad del CO2. Adicional a esto, el agente modificante no debe obstruir la estructura porosa natural del yacimiento con el fin de evitar problemas operacionales. En este sentido, la nanotecnologia, por primera vez en el mundo, podria ser usada como agente modificador de la superficie del yacimiento, debido a ventajas relacionadas con la sintesis a medida, obteniendo materiales con caracteristicas fisicoquimicas especificas al proceso de adsorcion selectiva; Ademas, su tamano nanometrico permite su uso sin obstruccion del medio poroso del yacimiento. En este trabajo fueron sintetizadas y caracterizadas diversas nanoestructuras. Luego, arenisca tipo Ottawa y arenisca de yacimientos reales de crudo, fueron impregnadas con nanofluidos compuestos por nanomateriales dispersos en agua desionizada. El desempeno de estos sistemas en el proceso de adsorcion fue evaluado a diferentes condiciones de temperatura (0, 25 and 50 ° C) y presion (3 × 10-3 MPa a 3.0 MPa), tratando de simular las condiciones de un yacimiento. Para los mejores nanomateriales el sistema fue modelado y simulado a diferentes condiciones de presion y concentraciones de CO2-N2, por medio de la Teoria de la Solucion Ideal Adsorbida (IAST por sus siglas en ingles), usando datos experimentales obtenidos y el software libre PyIAST. Los resultados obtenidos son prometedores y competitivos en comparacion con los reportado en la literatura, ademas en la aplicacion se obtienen incrementos de mas de 60000% en la capacidad de adsorcion de CO2 con concentraciones de 20% en masa de nanomaterial.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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