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Enregistrement W4391451307 · doi:10.1016/j.susmat.2024.e00843

Harvesting surface charges on metals for energy-efficient CO2 capture: A first-principles investigation

2024· article· en· W4391451307 sur OpenAlexafffund
Tanay Sahu, Paul G. O’Brien, Kulbir Kaur Ghuman

Notice bibliographique

RevueSustainable materials and technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueYork University
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaCanada Foundation for InnovationGovernment of Canada
Mots-clésAdsorptionDesorptionMetalChemical physicsTransition metalDensity functional theoryMaterials scienceChemistryPhysical chemistryComputational chemistryCatalysisMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CO2 capture industry predominantly relies on energy-intensive liquid amine solutions for capturing carbon dioxide, resulting in reduced efficiency and increased costs during regeneration. In response, we investigate the potential of surface charges induced by various stimuli (e.g., sunlight and voltage) on metal surfaces as an energy-efficient alternative for CO2 capture. This study employs density-functional theory calculations to examine the interaction between CO2 molecules and a diverse set of metal surfaces under varying charge conditions, encompassing both plasmonic and non-plasmonic transition metals, including Cu, Zn, Co, Fe, V, Pt, Ni, and Al. Our objective is to comprehensively understand how surface charges impact CO2 adsorption and desorption processes. Key factors under investigation include CO2 adsorption energy, the d-band center of pristine metal surfaces, surface charge distributions, and structural changes in CO2 upon adsorption. Our findings emphasize that the d-band center of metal surfaces is an insufficient descriptor for CO2 adsorption and desorption. Different metals exhibit distinct behaviors in response to surface conditions when it comes to CO2 adsorption and desorption. Specifically, this study concludes that the metals that display optimum CO2 adsorption and desorption efficiency include Cu, Zn, Co(alpha), and Al(beta). CO2 adsorption on these metal surfaces occurs under neutral conditions, while desorption takes place in electron-rich or electron-deficient conditions. These findings have implications for future experimental studies aiming to manipulate CO2 interactions with neutral or charged metal surfaces, potentially driving innovative advancements in CO2 capture technologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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