Innovative Strategy for Truly Reversible Capture of Polluting Gases—Application to Carbon Dioxide
Notice bibliographique
Résumé
This paper consists of a deep analysis and data comparison of the main strategies undertaken for achieving truly reversible capture of carbon dioxide involving optimized gas uptakes while affording weakest retention strength. So far, most strategies failed because the estimated amount of CO2 produced by equivalent energy was higher than that captured. A more viable and sustainable approach in the present context of a persistent fossil fuel-dependent economy should be based on a judicious compromise between effective CO2 capture with lowest energy for adsorbent regeneration. The most relevant example is that of so-called promising technologies based on amino adsorbents which unavoidably require thermal regeneration. In contrast, OH-functionalized adsorbents barely reach satisfactory CO2 uptakes but act as breathing surfaces affording easy gas release even under ambient conditions or in CO2-free atmospheres. Between these two opposite approaches, there should exist smart approaches to tailor CO2 retention strength even at the expense of the gas uptake. Among these, incorporation of zero-valent metal and/or OH-enriched amines or amine-enriched polyol species are probably the most promising. The main findings provided by the literature are herein deeply and systematically analysed for highlighting the main criteria that allow for designing ideal CO2 adsorbent properties.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».