Characteristics, emissions, capture, storage, and utilization of carbon dioxide: A comprehensive review of challenges and technologies for greenhouse gas mitigation
Notice bibliographique
Résumé
The capture, storage, and utilization of carbon dioxide (CO 2 ) are pivotal in combating climate change and mitigating greenhouse gas (GHG) emissions. This review offers a comprehensive and critically focused analysis of post-capture CO 2 handling methods, including storage, adsorption, and utilization, with a particular emphasis on emerging and innovative technologies. Distinctively, this study highlights advanced CO 2 conversion pathways—such as photocatalytic and photoelectrochemical reduction, membrane-based separations, and mineralization—by analyzing their mechanisms, energy demands, techno-economic feasibility, and integration potential with renewable energy sources. The review further explores the role of natural systems, especially microalgae and porous materials, in CO 2 bio-fixation and adsorption under industrial conditions. Unlike conventional reviews, this work provides an in-depth comparative assessment of major capture methods (e.g., cryogenic separation, chemical absorption, and mixed-matrix membranes), emphasizing recent advancements and material innovations that enhance selectivity, thermal stability, and operational efficiency. By integrating perspectives from material science, process engineering, and environmental policy, this review presents a novel synthesis of current challenges and future opportunities in circular carbon management. These insights aim to support the development of scalable, cost-effective, and sustainable CO 2 mitigation strategies for industrial deployment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».