Hydrogenation to convert <scp>CO<sub>2</sub></scp> to <scp>C1</scp> chemicals: Technical comparison of different alternatives by process simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon dioxide (CO 2 ) conversion by catalytic reaction with hydrogen to produce different C1 chemicals is a promising strategy in view of the development of a sustainable chemical industry. In this work, two CO 2 hydrogenation routes are investigated in detail, respectively syngas and formic acid syntheses. Starting from published experimental reaction data, simulation models based on a kinetic analysis were developed and implemented in Aspen Plus process simulator. The two processes are analyzed according to a number of selected technological indicators, comprising CO 2 conversion, specific H 2 consumption, product yield, energy duties, and carbon emissions. To extend our study, three additional CO 2 conversion pathways are considered, respectively methanol, methane, and urea syntheses, whose technological performances were retrieved from similar studies available in the scientific literature. Under the assumption that H 2 is available from renewable sources, our results highlight that CO 2 conversion routes towards fuel compounds (ie, syngas and methane) look particularly appealing from the energy balance point of view. If non‐renewable energy is used to produce H 2 , the actual environmental benefits (in terms of net CO 2 emissions) strongly depend on the country‐specific carbon intensity for electricity generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».