Capturing and converting CO2 using amino acids as various commercially valuable nano-carbonates
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide (CO 2 ) is the most significant greenhouse gas and one of the strategies to reduce CO 2 emission is to convert CO 2 into commercially valuable products. Currently, methods that can effectively capture and convert CO 2 into carbonate nanomaterials, which have unique applications in various fields, have rarely been reported, and there are no universal methods that can capture and convert CO 2 into different nano-carbonates. In this study, an innovative two-step strategy based on amino acids was developed to produce multiple different carbonate nanoparticles , including CaCO 3 , BaCO 3 , and Ag 2 CO 3 nanoparticles with diameters of 70 nm, 50 nm, and 7 nm, respectively. Fundamentally important, the nuclear magnetic resonance data clearly demonstrated that it was the amino acids (e.g., glycine) that dictated the formation of carbonate nanoparticles. In the presence of amino acids, a competition in forming nanoparticles and microparticles was observed, and the formation of nanoparticles was proportional to the carbamate formed from CO 2 reacting with amino acids. In the absence of amino acids, carbonate microparticles (∼ 2 µm) were formed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».