Co-designing Electrocatalytic Systems with Separations To Improve the Sustainability of Reactive Nitrogen Management
Notice bibliographique
Résumé
Humans have altered the nitrogen cycle to produce nitrogen commodities like fertilizers and chemicals while releasing anthropogenic reactive nitrogen (N r ) contaminants into the environment. These contaminants endanger human and environmental health, but nitrogen commodities are necessary for quality of life. One approach to solving this global challenge is to remove and recover N r contaminants as commodities; this approach has caught the attention of the electrocatalysis and separations communities alike. In this perspective we propose co-design, or the integration of typically disparate N r separations and electrocatalytic technologies. We consider real N r contaminant waste streams and N r commodity purity requirements. Considering these criteria in electrocatalytic system design reveals fundamental gaps in understanding as well as opportunity for developing co-designed technology that is uniquely tailored to address a challenge in nitrogen management. We focus on three representative challenges in nitrogen management (nitrate, nitrogen oxides, and nitrous oxide), identify their sources and conditions, highlight accomplishments in the fields of electrocatalysis and separations, and explore ways to address each challenge with a co-design approach. We note that this approach will benefit from advancements in related fields such as nitrogen sensing and environmental policy, especially because transformative solutions for the nitrogen challenge lie at the confluence of multiple fields. The final goal is to transition to a circular nitrogen economy that secures a food-safe, environmentally friendly future.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».