Understanding the Effect of Water on CO<sub>2</sub> Adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Carbon capture from large sources and ambient air is one of the most promising strategies to curb the deleterious effect of greenhouse gases. Among different technologies, CO 2 adsorption has drawn widespread attention mostly because of its low energy requirements. Considering that water vapor is a ubiquitous component in air and almost all CO 2 -rich industrial gas streams, understanding its impact on CO 2 adsorption is of critical importance. Owing to the large diversity of adsorbents, water plays many different roles from a severe inhibitor of CO 2 adsorption to an excellent promoter. Water may also increase the rate of CO 2 capture or have the opposite effect. In the presence of amine-containing adsorbents, water is even necessary for their long-term stability. The current contribution is a comprehensive review of the effects of water whether in the gas feed or as adsorbent moisture on CO 2 adsorption. For convenience, we discuss the effect of water vapor on CO 2 adsorption over four broadly defined groups of materials separately, namely (i) physical adsorbents, including carbons, zeolites and MOFs, (ii) amine-functionalized adsorbents, and (iii) reactive adsorbents, including metal carbonates and oxides. For each category, the effects of humidity level on CO 2 uptake, selectivity, and adsorption kinetics under different operational conditions are discussed. Whenever possible, findings from different sources are compared, paying particular attention to both similarities and inconsistencies. For completeness, the effect of water on membrane CO 2 separation is also discussed, albeit briefly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».