Sustainable sequestration of carbon dioxide - A review
Notice bibliographique
Résumé
Among various GHG gases causing global warming, the contribution by CO2 alone is about 60%. Post combustion carbon capture is most viable technique compared to pre-combustion and oxy-fuel combustion CO2 capture techniques used for conventional coal based thermal power plants. Cryogenic separation, chemical absorption, adsorption, membrane based separation etc. belong to post combustion carbon sequestration technology however these methods have some or other disadvantages. Ocean injection results in lowering of pH of sea water thus affecting bacteria zooplankton and benthos species. Moreover following a considerable period of time, the stored CO2 can leak. Controlled addition of CO2 in ready-mix concrete, as produced in the United States, Canada and Singapore improves the compressive strength without sacrificing performance or durability. Microalgae consumes substantial quantity of carbon dioxide (1Kg dry algae biomass consumes about 1.83 Kg CO2) and hence very effective in bio-fixation of CO2 waste as well as in improvement of air quality. Accumulation of oil (about 20 to 50% weight of dry biomass) and fast growth of microalgae make microalgae cultivation a commercially interesting and promising technology to mitigate global warming problem and generation of bio-fuel alongwith other benefits namely production of nutrient dense foods, chemicals and fertilizer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».