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Enregistrement W4408621076 · doi:10.1021/acs.iecr.4c04364

Ocean Alkalinity Enhancement Using Bipolar Membrane Electrodialysis: Technical Analysis and Cost Breakdown of a Full-Scale Plant

2025· article· en· W4408621076 sur OpenAlexaff
Francesco Ferella, Allison Suichies, Bassel A. Abdelkader, Nikulkumar Kamleshkumar Dabhi, Jay R. Werber, Charles‐François de Lannoy

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane-based Ion Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrodialysisAlkalinityScale (ratio)Environmental scienceChemistryMembraneProcess engineeringOrganic chemistryEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A detailed techno-economic analysis was performed for a bipolar membrane electrodialysis (BMED) full-scale plant designed to produce large volumes of dilute alkaline solution for use in ocean alkalinity enhancement (OAE). OAE is a process by which the surface of the oceans is realkalinized to promote CO 2 absorption from air by converting CO 2 to carbonates for long-term storage in the oceans. The capacity of the BMED stack was designed to process ∼139 000 m 3 /year of desalination brine, resulting in 47 200 t/year of 2.1 wt % NaOH solution. The OAE plant was modeled using colocation with a desalination plant in southern California. Three scenarios were investigated, each focused on a different valorization of the BMED process byproduct of 46 600 t/year of 1.8 wt % HCl solution: selling (1) dilute HCl without further processing, (2) dilute HCl distilled to 20 wt % using carbon-free (solar) energy, and (3) dilute HCl distilled to 20 wt % using waste heat from a nearby power plant. The levelized cost of CO 2 sequestration from the OAE plant, assuming no return on investment, ranged from 848 to 1076 USD/t of CO 2, depending on the scenario. Subsequently, a discounted cash flow analysis was conducted to assess the price at which carbon credits would have to be sold as revenue source to make a profit on the plant. Our analysis indicates that the cost of energy, labor, loan repayment, and membrane replacement, as well as the inefficiency of commercial membranes, drive the economics of BMED for OAE, while highlighting the necessity to generate alternative byproducts other than HCl. Nevertheless, these high costs (1395–2315 USD/t of CO 2 ) align with carbon credit prices currently indicated in contracts signed within the voluntary carbon market. A reliable outlook indicates that technical improvements and better economic perspectives can reduce the levelized cost of CO 2 down to 394 USD/t of CO 2 .

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,284 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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