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Enregistrement W4388990673 · doi:10.1002/cjce.25139

Heterogeneous catalysts, reaction kinetics, and reactor designs for methanol production from carbon dioxide: A critical review

2023· review· en· W4388990673 sur OpenAlexvenueno aff
Xuguang Wang, Yaxin Liu, Xue Li, Dianhua Liu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethanolCatalysisCarbon dioxideProcess engineeringSyngasWaste managementEnvironmental scienceMaterials scienceChemistryChemical engineeringEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The process of preparing methanol from carbon dioxide is one of the ways to solve the environmental problems caused by greenhouse gases, the problem of fossil energy depletion, and the problem of fuel exhaust emissions. However, after decades of development, the process of preparing methanol from carbon dioxide is still unable to achieve large‐scale industrialization. This critical review sharply points out the problems and obstacles that need to be solved urgently on the industrialization road of carbon dioxide methanol preparation process and summarizes its progress. The problems faced by the methanol production industry from carbon dioxide are first the thermodynamic constraints, second the lower reaction rate and conversion effect, and finally the energy loss. In order to solve these problems, this paper first introduces the active sites, structural effects, and dynamic changes of copper‐based catalysts, as well as the unique reaction mechanism and doping modification of indium‐based catalysts. Zinc and zirconium promoters and some metal oxide supports can form unique interactions with active components to improve the catalytic performance of the catalyst. Next, various kinetic models and applications of methanol production from carbon dioxide are summarized, which is an important bridge linking laboratory and industrialization; the advantages and disadvantages of fixed bed reactor and paddle reactor were compared. Finally, the full text is summarized and prospected.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,234 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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