A review on progress made in direct air capture of CO <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" id="d1e1035" altimg="si1.svg"> <mml:msub> <mml:mrow/> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math>
Notice bibliographique
Résumé
As the concentration of carbon dioxide (CO2) in the atmosphere continues to rise, and the reality of global warming challenges hits the world, global research societies are developing innovative technologies to address climate change challenges brought about by high atmospheric concentration of CO2. One of such challenges is the direct removal of CO2 from the atmosphere. Among all the currently available CO2 removal technologies, direct air capture (DAC) is positioned to deliver the needed CO2 removal from the atmosphere because it is independent of CO2 emission origin, and the capture machine can be stationed anywhere. Research efforts in the last two decades, however, have identified the system overall energy requirements as the bottleneck to the realization of DAC’s commercialization. As a result, global research community continues to seek better ways to minimize the required energy per ton of CO2 removed via DAC. In this work, the literature was comprehensively reviewed to assess the progress made in DAC, its associated technologies, and the advances made in the state-of-the-art. Thus, it is proposed to use traditional heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) system (mainly the air conditioning system), as a preexisting technology, to capture CO2 directly from the atmosphere, such that the energy needed to capture is provided by the HVAC system of choice.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».