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Enregistrement W4382989458 · doi:10.33140/pcii.06.03.05

Sustainable System for CO2 Capturing with Multiple Products

2023· article· en· W4382989458 sur OpenAlexafffund
Hossam A. Gabbar, Kenji Sorimachi

Notice bibliographique

RevuePetroleum and Chemical Industry International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésAmine gas treatingSeawaterElectrolysisChemistryCo2 removalCarbon fixationCarbon dioxideChemical engineeringEnvironmental chemistryOrganic chemistryGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, we are facing several serious issues, including diseases, climate change, economics, and wars. Among them, which needs to be resolved imminently to protect the future generations. Recently, we developed an innovative CO2 fixation and storage method based on the use of chemical compounds such as NaOH and CaCl2, to prevent the climate crisis. Herein, the electrolysis of a NaCl solution or seawater was performed to make the resultant NaOH react with CO2. Amines that react with CO2 were also examined. Moreover, seawater was used to produce CaCO3 rather than the CaCl2 solution. Although amines are currently used to capture CO2 from exhaust gases, the thermal treatment of the amine–CO2 complex solution is necessary to release CO2. Thermal treatment requires energy that eventually produces CO2 and induces the degradation of organic amines. However, the CO2 captured in the amine or NaOH solution was released easily by acidifying the CO2-containing solutions. Moreover, HCl could release CO2 from hydro carbonates, Ca(OH)2, Mg(OH)2, and mMgCO3·Mg(OH)2·nH2O, as well as from mineral carbonates, CaCO3 and MgCO3. This simple method of releasing the captured CO2 from the amine–CO2 complexes, hydro carbonates, and mineral carbonates is crucial to obtain pure CO2 for additional usage as an original material.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,445

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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