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Enregistrement W4393043371 · doi:10.1016/j.jcou.2024.102736

Carbon dioxide sequestration through steel slag carbonation: Review of mechanisms, process parameters, and cleaner upcycling pathways

2024· article· en· W4393043371 sur OpenAlexafffund
Christopher DiGiovanni, Ousmane A. Hisseine, Adedapo N. Awolayo

Notice bibliographique

RevueJournal of CO2 Utilization · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensMcMaster UniversityNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentMcMaster University
Mots-clésCarbonationCarbon sequestrationSlag (welding)SteelmakingEnvironmental scienceWaste managementCarbon dioxideProcess (computing)Cleaner productionProcess engineeringMaterials scienceMetallurgyEngineeringMunicipal solid wasteChemistryComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The direct carbonation of steel slag has emerged as a promising approach for carbon dioxide (CO2) utilization and sequestration, holding potential for advancing sustainable steel production. Despite considerably high expectations for these cleaner upcycling pathways, their maturity level remains relatively low and large-scale direct carbonation of steel slag is largely untested. To facilitate steel slag carbonation on a scale necessary for a zero-carbon future economy, this article provides a comprehensive review of fundamental carbonation mechanisms and critical parameters governing the reaction process, including temperature, pressure, reaction time, liquid-to-solid ratio, and CO2 partial pressure. The study critically examines the unique interactions among these process parameters, which can either limit or enhance the process optimization. The spectrum of scientific challenges associated with this pathway, including reaction rate limitations and the carbonated product valorization, particularly as a binder or aggregate in the construction sector, are identified and addressed. These insights aim to enhance the carbonation potential of steel slag for possible cleaner upcycling implementation pathways, ultimately facilitating the development of more efficient and sustainable carbon capture utilization and sequestration (CCUS) technologies. The proposed improvements are expected to be instrumental in promoting sustainable practices, not only to foster the decarbonization of the steelmaking industry but also in aiding other hard-to-abate sectors, such as the cement and concrete industry, in achieving their own decarbonization goals.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
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

Citations98
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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