Microbial Catalysis for CO<sub>2</sub>Sequestration: A Geobiological Approach
Notice bibliographique
Résumé
One of the greatest threats facing the planet is the continued increase in excess greenhouse gasses, with CO 2 being the primary driver due to its rapid increase in only a century.Excess CO 2 is exacerbating known climate tipping points that will have cascading local and global effects including loss of biodiversity, global warming, and climate migration.However, global reduction of CO 2 emissions is not enough.Carbon dioxide removal (CDR) will also be needed to avoid the catastrophic effects of global warming.Although the drawdown and storage of CO 2 occur naturally via the coupling of the silicate and carbonate cycles, they operate over geological timescales (thousands of years).Here, we suggest that microbes can be used to accelerate this process, perhaps by orders of magnitude, while simultaneously producing potentially valuable by-products.This could provide both a sustainable pathway for global drawdown of CO 2 and an environmentally benign biosynthesis of materials.We discuss several different approaches, all of which involve enhancing the rate of silicate weathering.We use the silicate mineral olivine as a case study because of its favorable weathering properties, global abundance, and growing interest in CDR applications.Extensive research is needed to determine both the upper limit of the rate of silicate dissolution and its potential to economically scale to draw down significant amounts (Mt/Gt) of CO 2 .Other industrial processes have successfully cultivated microbial consortia to provide valuable services at scale (e.g., wastewater treatment, anaerobic digestion, fermentation), and we argue that similar economies of scale could be achieved from this research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».