Current challenges in <scp>hydrate‐based</scp> desalination: Kinetic and thermodynamic perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water scarcity is becoming a severe problem worldwide due to inadequate freshwater resources and swift population growth. Seawater desalination is one of the vital approaches to meet the demand for freshwater. However, energy and associated costs with conventional seawater desalination techniques are incentivizing non‐conventional water desalination processes. Water desalination using gas hydrates formation is one of the emerging non‐conventional processes. In this perspective article, recent advances in hydrate‐based seawater desalination (HBSD) have been critically analyzed to outline a future path towards a clean and efficient hydrate‐based desalination process. It provides a detailed comparison of various processes developed over decades, and measured desalination efficiencies with their process details. Moreover, the current challenges, limitations, and future perspectives of hydrate‐based desalination are also discussed. The study also recapitulates the thermodynamics and kinetics aspects of the hydrate‐based desalination process. In addition, various factors controlling the desalination efficiencies, such as control of the separation of hydrate crystals, salt deposition on hydrate particles, and hydrate morphology, were thoroughly investigated with their proposed process designs. The kinetics of hydrate formation is also assessed, with the possibility of a zero‐induction regime and its consequent impact on hydrate morphology. The current capabilities of the thermodynamics models (Gibbs energy minimization + electrolyte equation of state) were discussed using various commercially available software. Additionally, the role of hydrate promotors is also discussed, which can reduce the higher cost associated with the hydrate‐based desalination process.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».