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Enregistrement W4289344830 · doi:10.1073/pnas.2203937119

Carbon mineralization with concurrent critical metal recovery from olivine

2022· article· en· W4289344830 sur OpenAlexafffund
Fei Wang, David Dreisinger

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésOlivineMineralization (soil science)Carbon fibersMetalGeochemistryGeologyMaterials scienceMetallurgySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide utilization for enhanced metal recovery (EMR) during mineralization has been recently developed as part of CCUS (carbon capture, utilization, and storage). This paper describes fundamental studies on integrating CO 2 mineralization and concurrent selective metal extraction from natural olivine. Nearly 90% of nickel and cobalt extraction and mineral carbonation efficiency are achieved in a highly selective, single-step process. Direct aqueous mineral carbonation releases Ni 2+ and Co 2+ into aqueous solution for subsequent recovery, while Mg 2+ and Fe 2+ simultaneously convert to stable mineral carbonates for permanent CO 2 storage. This integrated process can be completed in neutral aqueous solution. Introduction of a metal-complexing ligand during mineral carbonation aids the highly selective extraction of Ni and Co over Fe and Mg. The ligand must have higher stability for Ni-/Co- complex ions compared with the Fe(II)-/Mg- complex ions and divalent metal carbonates. This single-step process with a suitable metal-complexing ligand is robust and utilizes carbonation processes under various kinetic regimes. This fundamental study provides a framework for further development and successful application of direct aqueous mineral carbonation with concurrent EMR. The enhanced metal extraction and CO 2 mineralization process may have implications for the clean energy transition, CO 2 storage and utilization, and development of new critical metal resources.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,263 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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