(Invited) Capacitive Deionization (CDI) – an Industrial Research Perspective
Notice bibliographique
Résumé
As the demand for freshwater keeps increasing due to industrialization and population growth, the world is progressively interested in desalination for sourcing potable water. While membrane-based reverse osmosis (RO) and thermal-based evaporation/distillation are proven technologies for desalination, they are also expensive. Capacitive deionization (CDI) - introduced in the 1970s - where the positive and negative ions are separated by the application of an electric field across pairs of high surface area electrodes, has been considered as a potentially cheaper technology. In the mid-2000s, Corning carried out a research project on developing CDI. The workstreams involved developing novel materials for electrodes, new device architecture, predictive theoretical models at electrode and device scales, and eventually a plant-level cost analysis that connected the electrode and device-level parameters to the final cost of water desalination, in $/gallon, which is the ultimate arbiter for techno-economic feasibility. We made significant progress in: (a) developing thin all-carbon electrodes which were electrochemically inert, highly conductive, and possessed high specific capacitance (F/cc) (b) designing a flow-past device architecture based on stacked planar electrodes with a small footprint (c) developing user-friendly simplified theoretical models, and (d) formulating two high-level figures of merit (FOM), namely, volumetric efficiency (VE) and recovery ratio (RR) – both of which need to be maximized to compete against incumbent technologies such as RO, especially in the high-throughput brackish water market sector. Our prototype achieved an equivalent VE of ~40 kg/ft3/day of salt removal. However, the plant-level cost analysis suggested that there is not much room for improving the overall cost structure compared to RO even with such high device level performance for high throughput desalination markets. In this talk we will present our experience with the development of CDI technology. We will cover all aspects of the project - electrode materials development, device architecture, theoretical models, and cost analysis – and will also offer an industrial perspective on CDI technology development, particularly when it comes to competing against well-established and entrenched technologies. We will also highlight how systems-level thinking and analyses are extremely important for such technology assessments and point out that only focusing on lab-scale performance metrics can be misleading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,012 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».