Nanofluids and Nanocomposite Membranes for Enhanced CO2 Capture: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing concentration of greenhouse gasses in Earth's atmosphere is a critical concern, of which 75% of carbon dioxide (CO2) emissions are from the combustion of fossil fuels. This rapid increase in emissions led to irredeemable damages to ecosystems, such as climate change and acid rain. As a result, industries and academia have focused on developing innovative and cost-effective technologies for CO2 capture and storage (CCS). Physical/chemical absorption using amine and membrane-based technologies is generally used in CCS systems. However, the inherent technical and cost-effective limitations of these techniques directed their attention toward applying nanotechnologies for CCS systems. Here, the researchers have focused on infusing nanoparticles (NPs) into existing CCS technologies. The NPs could either be suspended in a base fluid to create nanofluids (NFs) or infused with membrane base materials to create nanocomposite membranes for enhanced carbon capture capabilities. This review paper investigates the manufacturing methods, characterization techniques, and various mechanisms to analyze the impact of nanoparticles-infused nanofluids and nanocomposite membranes for CO2 capture. Finally, the paper summarizes the factors associated with the two technologies and then outlines the drawbacks and benefits of incorporating NPs for CCS applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».