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Enregistrement W4214618037 · doi:10.1016/j.isci.2022.103990

Current status and pillars of direct air capture technologies

2022· review· en· W4214618037 sur OpenAlexfundno aff
Mihrimah Ozkan, Saswat Priyadarshi Nayak, Anthony D. Ruiz, Wenmei Jiang

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésCurrent (fluid)Adaptation (eye)Climate changeCarbon dioxideNanotechnologyEnvironmental scienceEngineering physicsMaterials scienceChemistryEngineeringPhysicsEcologyElectrical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change calls for adaptation of negative emission technologies such as direct air capture (DAC) of carbon dioxide (CO 2 ) to lower the global warming impacts of greenhouse gases. Recently, elevated global interests to the DAC technologies prompted implementation of new tax credits and new policies worldwide that motivated the existing DAC companies and prompted the startup boom. There are presently 19 DAC plants operating worldwide, capturing more than 0.01 Mt CO 2 /year. DAC active plants capturing in average 10,000 tons of CO 2 annually are still in their infancy and are expensive. DAC technologies still need to improve in three areas: 1) Contactor, 2) Sorbent, and 3) Regeneration to drive down the costs. Technology-based economic development in all three areas are required to achieve <$100/ton of CO 2 which makes DAC economically viable. Current DAC cost is about 2–6 times higher than the desired cost and depends highly on the source of energy used. In this review, we present the current status of commercial DAC technologies and elucidate the five pillars of technology including capture technologies, their energy demand, final costs, environmental impacts, and political support. We explain processing steps for liquid and solid carbon capture technologies and indicate their specific energy requirements. DAC capital and operational cost based on plant power energy sources, land and water needs of DAC are discussed in detail. At 0.01 Mt CO 2 /year capture capacity, DAC alone faces a challenge to meet the rates of carbon capture described in the goals of the Paris Agreement with 1.5–2°C of global warming. However, DAC may partially help to offset difficult to avoid annual emissions from concrete (∼8%), transportation (∼24%), iron-steel industry (∼11%), and wildfires (∼0.8%).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations332
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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