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Enregistrement W3180533912 · doi:10.20381/ruor-26167

Capture of Gaseous Sulfur Dioxide Using Graphene Oxide Based Composites

2021· dissertation· en· W3180533912 sur OpenAlexaboutno aff
Tanushree Sankar Sanyal

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneComposite materialSulfur dioxideMaterials scienceOxideSulfurCarbon dioxideChemistryNanotechnologyOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sulfur dioxide (SO₂), a well-known pollutant emitted from fossil fuel combustion, has major adverse health and environmental impacts. It is harmful at low concentration with a permissible exposure limit of two ppm for the eight-hour time-weighted average (TWA) value. Fortunately, its atmospheric concentration, like other air pollutants, has gradually reduced in Canada in the past years. However, despite the well-established flue gas desulfurization technologies, they have the disadvantages of being energy-intensive, not very efficient to achieve very low concentrations (at ppm level) and they operate at high temperatures. Moreover, emission standards are becoming more stringent. Novel methods are therefore investigated to capture SO₂, such as adsorption processes using zeolites and metal oxides (e.g., Iron (Fe) and Vanadium (V) based) which tend to sustain wide ranges of temperatures and pressures. Graphene oxide (GO) was also shown to physisorb SO₂ at low temperatures. In this work, we propose to metal functionalize GO as a step forward on the path for efficient SO₂ capture, by promoting the SO₂ oxidation reaction into sulfur trioxide (SO₃) for increased capacity due to a possible higher affinity with the surface. The GO has a high surface area, high porosity, and controllable surface chemistry. The aim is to achieve outlet concentration of SO₂ as low as 1 ppm through combined physisorption and reaction promoted that the presence of GO and metal, at low operating temperature. Iron oxide functionalized GO was synthesized using two different techniques: a polyol process (GO-FeₓOᵧ-P) and using a hydrolysis method (GO-FeₓOᵧ-H). The characterization analysis, scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy (TEM), performed on the materials before and after SO₂ reaction show changes on the surface due to metal adding and to the sulfur capture. The breakthrough curves and the capacity calculations of the performed experiments have shown that with the addition of FeₓOᵧ on the surface of GO, the capturing capacity increases by a factor of three to four, indicating a possible change in the capturing mechanism. The evaluation of the temperature effect (from room temperature to 100℃) showed an increasing trend in the capture capacity for SO₂ with an increase in temperature, for both functionalized and non-functionalized GO, indicating it is not driven only by surface adsorption. The presence of sulfur species captured from the gas stream has been confirmed by energy-dispersive X-ray (EDXS) analysis. The future work would be focused on the investigation of the mechanisms and capturing phenomenon and the regeneration step for the materials in order to further improve the capturing capacity and process applicability.

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)0,000
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
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