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Enregistrement W4303699931 · doi:10.3390/en15197325

Challenges Facing Pressure Retarded Osmosis Commercialization: A Short Review

2022· review· en· W4303699931 sur OpenAlexaff
Bassel A. Abdelkader, Mostafa H. Sharqawy

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationPressure-retarded osmosisForward osmosisPressure dropOsmotic powerConcentration polarizationEnvironmental scienceSalinityScale (ratio)Power densityPower (physics)Process engineeringEngineering physicsEngineeringMechanical engineeringReverse osmosisMechanicsChemistryBusinessPhysicsMembraneThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pressure-retarded osmosis (PRO) is a promising technology that harvests salinity gradient energy. Even though PRO has great power-generating potential, its commercialization is currently facing many challenges. In this regard, this review highlights the discrepancies between the reported power density obtained by lab-scale PRO systems, as well as numerical investigations, and the significantly low power density values obtained by PRO pilot plants. This difference in performance is mainly due to the effect of a pressure drop and the draw pressure effect on the feed channel hydrodynamics, which have significant impacts on large-scale modules; however, it has a minor or no effect on small-scale ones. Therefore, this review outlines the underlying causes of the high power density values obtained by lab-scale PRO systems and numerical studies. Moreover, other challenges impeding PRO commercialization are discussed, including the effect of concentration polarization, the solution temperature, the pressure drop, and the draw pressure effect on the feed channel hydrodynamics. In conclusion, this review sheds valuable insights on the issues facing PRO commercialization and suggests recommendations that can facilitate the successful development of PRO power plants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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