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Enregistrement W4389584954 · doi:10.17118/11143/21068

The development of energy efficient photo-responsive adsorbents forcarbon dioxide capture

2023· article· en· W4389584954 sur OpenAlexaff
Tanay Sahu, Kulbir Kaur Ghuman, Paul G. O’Brien

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon dioxideAdsorptionComputer scienceEnvironmental scienceMaterials scienceProcess engineeringChemical engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the International Energy Agency (IEA) report of 2021, 33 out of 46 gigatons of greenhouse gas emissions are CO2 emissions. In response, the 'Carbon Capture and Innovation Challenge' was launched at the United Nations' COP22, aiming for near-zero CO2 emissions from carbon-intensive industries. Further, the Net Zero by 2050 report by the IEA purports that CO2 capture from industrial processes and directly from air will play a critical role in achieving net-zero emissions. Liquid amine solutions are predominantly used for CO2 capture. However, regenerating these solutions requires energy intensive temperature and pressure alterations, which lowers the efficiency and increases the costs of CO2 capture. Recently, research efforts have been focused on the development of solid adsorbents for CO2 capture. The energy penalty for regenerating solid adsorbents is low due to their low heat capacity. Herein, research is directed towards the development of solid adsorbents that use a photo-desorption mechanism to capture CO2 with exceptionally high efficiency. These materials readily adsorb CO2 in the dark or under lowillumination conditions and photo-desorb CO2 when subjected to incident light. By using light as a "photoswitch," to desorb CO2 the need for energy-intensive pressure or temperature alterations are mitigated. In this study, density-functional theory (DFT) calculations are performed to evaluate the binding energy of CO2 on various metal surfaces in the absence and presence of light. Materials that exhibit a high binding energy in the dark and a low binding energy in the light are promising candidates to be used as photo-driven adsorbents for CO2 capture. Results show that metals can be categorized as good-performance metals (Co, Fe, V), average-performance metals (Al, Cu, Zn, Pt), and poor-performance metals (Ni). While Co, Fe, and V exhibit the largest differences between their light and dark CO2 binding energies, the results also show that CO2 dissociates when adsorbed on these surfaces. Consequently, Zn and Cu were found to be the most promising metals for the adsorption/photo-desorption phenomenon. Estimates of the regeneration energy show these materials have potential to lower the energy intensity of CO2 capture processes. Subsequent steps in this research will involve using evolutionary-based optimization techniques to identify Zn-Cu alloys that outperform their pure metal counterparts for carbon capture processes. The research presented herein paves the way for the development of a novel and energy-efficient CO2 capture process, thereby contributing to the mitigation of greenhouse gas emissions and net zero CO2 emissions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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