Emerging Trends in Sustainable CO<sub>2</sub>‐Management Materials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the rising level of atmospheric CO 2 worsening climate change, a promising global movement toward carbon neutrality is forming. Sustainable CO 2 management based on carbon capture and utilization (CCU) has garnered considerable interest due to its critical role in resolving emission‐control and energy‐supply challenges. Here, a comprehensive review is presented that summarizes the state‐of‐the‐art progress in developing promising materials for sustainable CO 2 management in terms of not only capture, catalytic conversion (thermochemistry, electrochemistry, photochemistry, and possible combinations), and direct utilization, but also emerging integrated capture and in situ conversion as well as artificial‐intelligence‐driven smart material study. In particular, insights that span multiple scopes of material research are offered, ranging from mechanistic comprehension of reactions, rational design and precise manipulation of key materials (e.g., carbon nanomaterials, metal–organic frameworks, covalent organic frameworks, zeolites, ionic liquids), to industrial implementation. This review concludes with a summary and new perspectives, especially from multiple aspects of society, which summarizes major difficulties and future potential for implementing advanced materials and technologies in sustainable CO 2 management. This work may serve as a guideline and road map for developing CCU material systems, benefiting both scientists and engineers working in this growing and potentially game‐changing area.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».