Process Design and Technoeconomic Analysis of Integrated Electrochemical CO <sub>2</sub> Conversion to Ethanol
Notice bibliographique
Résumé
The pressing need to mitigate anthropogenic CO 2 emissions from hard-to-abate sectors, such as cement manufacturing, has intensified the pursuit of carbon capture and utilization (CCU) technologies. This study addresses a critical gap in the system-level integration of CO 2 capture, electrochemical conversion, and downstream product separation for ethanol production. An integrated process model was developed, coupling rate-based Aspen Plus simulations of postcombustion CO 2 capture from cement flue gas with a custom Excel-based electrolyzer model employing Cu 3 Sn catalyst membrane electrode assemblies. Electrochemical conversion was simulated at a Faradaic efficiency of 64.3% for ethanol at an industrially relevant current density of 900 mA cm –2 . Downstream separation, including extractive distillation, was used to achieve fuel-grade ethanol purity (≥99.5 wt %). Technoeconomic analysis revealed limited economic viability under baseline assumptions, with a net present value (NPV) of −2008 USD per tonne of CO 2, driven primarily by high electricity demand (120 GJ per tonne ethanol). Sensitivity analyses demonstrated that reducing the cell voltage and securing electricity prices below 25 USD/MWh could shift the process into profitability under certain conditions. These findings highlight the necessity of co-optimizing capture, conversion, and separation technologies in tandem, and highlight the critical role of electrolyzer efficiency and electricity pricing in determining the commercial feasibility of CO 2 -to-ethanol pathways.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».