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Enregistrement W4386781119 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-sb6nk

Process-performance of solid sorbents for Direct Air Capture (DAC) of CO2 in optimized temperature-vacuum swing adsorption (TVSA) cycles

2023· preprint· en· W4386781119 sur OpenAlexafffund
Bhubesh Murugappan Balasubramaniam, Phuc-Tien Thierry, Samuel Lethier, Véronique Pugnet, Philip L. Llewellyn, Arvind Rajendran

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaTotalMitacs
Mots-clésAdsorptionSorbentSwingMaterials scienceVacuum swing adsorptionProcess engineeringProcess (computing)Unary operationThermodynamicsChemistryPressure swing adsorptionComputer scienceMechanical engineeringEngineeringMathematicsPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The process performance of five solid sorbents was evaluated for direct air capture (DAC) of CO2 in temperature-vacuum swing adsorption (TVSA) and steam-assisted temperature vacuum swing adsorption (s-TVSA) cycles via detailed process modelling. The unary CO2, H2O and binary CO2-H2O isotherm data, wherever available, were fit to suitable isotherm models and then integrated with the detailed process model. The trade-off between specific energy and CO2 productivity has been studied through rigorous process optimizations. The study shows that thermal energy demand is substantial in comparison to the electrical energy. The role of steam was primarily found to improve the productivity. The range of minimum specific energy values is between 6.25-30.4 MJth/kg CO2, although, for some of the sorbents, the lack of H2O adsorption data impedes reliable calculations. The range of maximum CO2 productivities observed is between 0.01-0.15 TPD of CO2/m3 of sorbent

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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