Direct CO<sub>2</sub> Capture by Alkali‐Dissolved Cellulose and Sequestration in Building Materials and Artificial Reef Structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current carbon capture and utilization (CCU) technologies require high energy input and costly catalysts. Here, an effective pathway is offered that addresses climate action by atmospheric CO2 sequestration. Industrially relevant highly reactive alkali cellulose solutions are used as CO2 absorption media. The latter lead to mineralized cellulose materials (MCM) at a tailorable cellulose‐to‐mineral ratio, forming organic‐inorganic viscous systems (viscosity from 102 to 107 mPa s and storage modulus from 10 to 105 Pa). CO2 absorption and conversion into calcium carbonate and associated minerals translate to maximum absorption of 6.5 gCO2 gcellulose−1, tracking inversely with cellulose loading. Cellulose lean gels are easily converted into dry powders, shown as a functional component of ceramic glazes and cementitious composites. Meanwhile, cellulose‐rich gels are moldable and extrudable, yielding stone‐like structures tested as artificial substrates for coral reef restoration. Life Cycle Assessment (LCA) suggests new CCU opportunities for building materials, as demonstrated in underwater deployment for coral reef ecosystem restoration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».