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Enregistrement W4411074576 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-vfmgs

Transforming Aluminium Waste: Sustainable Conversion to Commercial MOFs, Hydrogen Fuel, and Essential Aluminium Feedstocks

2025· preprint· en· W4411074576 sur OpenAlexafffund
Mason C. Lawrence, R.W. Horne, Barry A. Blight

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNew Brunswick Innovation FoundationImpact Fund
Mots-clésAluminiumWaste managementMaterials scienceHydrogenHydrogen fuelEnvironmental scienceMetallurgyChemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aluminium dross waste is generated during the aluminium smelting process and has an annual production of nearly 5.3M tonnes worldwide. It is largely comprised of aluminium but also contains different metal oxides, silicates, and other impurities. We demonstrate how to make use of dross by producing high-value products (hydrogen gas, aluminium formate, aluminium acetate, aluminium hydroxide, MOF-303, Al-Fum) towards decarbonization of the aluminium industry. We produce hydrogen gas (1.1-1.2 Lg-1 of dross) by digesting it with NaOH, while further outlining methods to upcycle this encased aluminium into high value materials, and identify a route to pure amporhous Al2O3 via aluminium formate or aluminium acetate. We also demonstrate the production of the water harvesing MOF-303 and Al-Fum directly from processed dross as the aluminium source. This study highlights a complete overview of upcycling of aluminium dross to high value products towards a green energy shift, and industrial circircular economy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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