Development of metal-organic framework-based systems for H2S removal: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Biogas is recognized as a source of renewable energy that can substitute for fossil fuels, especially natural gas. Biogas is produced from various organic resources, and it contains mainly methane (CH 4 ) and carbon dioxide (CO 2 ). However, several contaminants are found in the biogas flow such as hydrogen sulfide (H 2 S), water (H 2 O), ammonia (NH 3 ), and volatile organic compounds (VOCs). Therein, due to its high corrosion, toxicity, and bad odor, H 2 S must be eliminated first and intensively to avoid equipment damage and health risks. Among H 2 S removal technologies, using the solid adsorbent is viewed as a friendly and effective way. Recently, metal-organic frameworks (MOFs) have been studied with increasing attention for H 2 S adsorption thanks to their high surface area, good thermal stability and structural tunability. Although many MOFs-based systems have been designed for H 2 S removal, an intensive study to summarize them is missing. This work aims to revise the development of MOFs-based networks for H 2 S removal in literature including pristine MOFs, functionalized MOFs, MOF composites, and mixed-metal MOFs. We focus on explaining H 2 S adsorption mechanism of MOFs, and material engineering factors that directly affect the H 2 S adsorption capacity, the selectivity over other gases, and the ability to regenerate. Furthermore, several perspectives to enhance the removal performance of MOFs are also proposed. Together, this study will provide a comprehensive document on current technologies and perspective development of MOF-derived H 2 S adsorbent. • MOF-based materials for H 2 S removal are summarized and analyzed. • Impacts of material characteristics and operating conditions on H 2 S adsorption are discussed. • The comparison among MOF systems is systematically presented. • Challenges and future studies on MOF materials for H 2 S removal are proposed.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».