Shedding Light on the Stakeholders' Perspectives for Carbon Capture
Notice bibliographique
Résumé
Reducing CO2 emissions requires urgently deploying large-scale carbon capture technologies, amongst other strategies. The quest for optimum technologies is a multi-objective problem involving various stakeholders. Today's research of these technologies follows a sequential approach, with chemists focusing first on material design and engineers subsequently seeking the optimal process. Eventually, this combination of materials and processes operates at a scale that significantly impacts the economy and the environment. Understanding these impacts requires analyzing factors such as greenhouse gas emissions over the lifetime of the capture plant, which now constitutes one of the final steps. In this work, we present the PrISMa (Process-Informed design of tailor-made Sorbent Materials) platform, which seamlessly connects materials, process design, techno-economics, and life-cycle assessment. We compare over sixty case studies in which CO2 is captured from different sources in five world regions with different technologies. These studies illustrate how the platform simultaneously informs all stakeholders: identifying the cheapest technology and optimal process configuration, revealing the molecular characteristics of top-performing materials, determining the best locations, and informing on environmental impacts, co-benefits, and trade-offs. Our platform brings together all stakeholders at an early stage of research, which is essential to accelerate innovations at a time this is most needed.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».