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Enregistrement W4366828663 · doi:10.3390/en16093623

Experimental Development of Calcium Looping Carbon Capture Processes: An Overview of Opportunities and Challenges

2023· article· en· W4366828663 sur OpenAlexaboutno aff
Rubens Coutinho Toledo, Gretta L.A.F. Arce, João Andrade de Carvalho, Ivonete Ávila

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueChemical Looping and Thermochemical Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésCalcium loopingContext (archaeology)ScopusFluidized bedCarbon capture and storage (timeline)European unionScale (ratio)Environmental scienceComputer sciencePolitical scienceClimate changeSorbentBusinessChemistryEngineeringWaste managementGeographyBiologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global warming might be mitigated if emissions were interrupted through carbon capture technologies, as there is a significant amount of comprehensive studies on them. An outline of the main gaps and trends of a technology is critical for further development. In this context, this study provides an overview of calcium looping carbon capture processes that have proven their potential and commercial viability. A bibliometric analysis is conducted on both Scopus and Web of Science database by seeking the keywords “calcium looping”, “co2 capture”, and “fluidized bed” in titles, abstracts, and keywords. Word selection was based on a list of relevant papers on the topic. These items of data have been processed and analyzed based on the number of publications and citations by emphasizing recent publication evolution, journal influence, the use of specific keywords, and co-citation. Results reveal that the European Union (EU) leads the rankings on the topic, followed by Canada. Keyword choice might have affected the number of citations. Recent studies used limestone as a sorbent and a dual fluidized bed reactor with a calciner or resistance depending on its size. Most studies are focused on technology scale-up. Although scale-up seems to be a priority, multiple studies are designed to assess the effect of steam generation and SO2 on the process.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,124 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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