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Enregistrement W4390914200 · doi:10.3390/min14010097

Integration of Modified Solvay Process for Sodium Bicarbonate Synthesis from Saline Brines with Steelmaking for Utilization of Electric Arc Furnace Slag in CO2 Sequestration and Reagent Regeneration

2024· article· en· W4390914200 sur OpenAlexafffund
Shadman Monir Anto, Asif Ali, Rafael M. Santos

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSteelmakingCarbonationSlag (welding)Ammonium bicarbonateCarbon sequestrationHydrotalciteElectric arc furnaceMetallurgyChemistryEnvironmental scienceChemical engineeringCarbon dioxidePulp and paper industryWaste managementMaterials scienceEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the pursuit of sustainable solutions for carbon dioxide CO2 sequestration and emission reduction in the steel industry, this study presents an innovative integration of steelmaking slag with the modified Solvay process for sodium bicarbonate (NaHCO3) synthesis from saline brines. Utilizing diverse minerals, including electric arc furnace (EAF) slag, olivine, and kimberlite, the study explored their reactivity under varied pH conditions and examined their potential in ammonium regeneration. SEM and WDXRF analyses were utilized to acquire morphological and chemical compositions of the minerals. Advanced techniques such as XRD and ICP-OES were employed to meticulously analyze mineralogical transformations and elemental concentrations. The findings demonstrate that steelmaking slag, owing to its superior reactivity and pH buffering capabilities, outperforms natural minerals. The integration of finer slag particles significantly elevated pH levels, facilitating efficient ammonium regeneration. Geochemical modeling provided valuable insights into mineral stability and reactivity, which aligned with the ICP-OES results. This synergistic approach not only aids in CO2 capture through mineral carbonation but also minimizes waste, showcasing its potential as a sustainable and environmentally responsible solution for CO2 mitigation in the steel industry.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,258 · 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
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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