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Enregistrement W4410955322 · doi:10.3390/cleantechnol7020044

Ex Situ Carbon Mineralization for CO2 Capture Using Industrial Alkaline Wastes—Optimization and Future Prospects: A Review

2025· review· en· W4410955322 sur OpenAlexafffund
Hamideh Hamedi, Giovanna Gonzales‐Calienes, Jalil Shadbahr

Notice bibliographique

RevueClean Technologies · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMineralization (soil science)In situCarbon sequestrationEnvironmental scienceCarbon fibersWaste managementEnvironmental chemistryChemistryCarbon dioxideMaterials scienceEngineeringSoil scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon mineralization has attracted great interest as a promising strategy to achieve a decarbonized pathway by 2050. Despite the significant environmental and economic promise associated with using industrial solid waste for carbon mineralization, the scale-up application of this approach is limited due to its low reactivity and relatively high cost. A clear understanding of the detailed mechanisms governing various carbonation techniques is needed to achieve high CO2 conversion efficiency. This review can provide valuable insight into carbon mineralization pathways, advantages and challenges, and potential feedstocks. Factors affecting reaction kinetics, and thereby carbonation efficiency, are also discussed. Then, we focus on the research progress of the most representative industrial solid wastes for CO2 mineralization, process conditions, and their carbonation potential. Lastly, a market analysis of the precipitated carbonate products is provided to assess economic feasibility for practical applications.

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)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,269 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations22
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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