Sustainable solutions: the role of gel-based adsorbents in CO₂ capture
Notice bibliographique
Résumé
This review examines the potential of novel gel-based adsorbents as effective solutions for capturing carbon dioxide (CO2) amid rising global emissions. Addressing the urgent need for sustainable and energy-efficient adsorption technologies, the article highlights the unique characteristics of various gel-based adsorbents, particularly those derived from renewable resources. These materials exhibit advantageous three-dimensional structures that enhance high-capacity and energy-efficient CO2 capture. Key features include a porous three-dimensional structure and tunable viscoelastic properties that contribute to significant adsorption capacity, selectivity, and optimised energy recovery. Additionally, the review analyzes the design and performance of the latest generations of sustainable gel adsorbents, often integrated with nanomaterials, ionic liquids, or biosurfactants, demonstrating the synergistic effects of these combinations on performance enhancement. Recent advances in carbon capture, utilisation, and storage (CCUS) technologies related to these adsorbents are examined. The economic and environmental benefits of hybrid systems were outlined, emphasising their inherent sustainability and essential role in the transition to a low-carbon economy. Finally, future research directions focused on optimising gel structures were proposed to enhance scalability and efficiency, a crucial step in facilitating sustainable development and strengthening climate resilience in the face of ongoing environmental challenges.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».