The state-of-the-art technologies and recent trends of sustainable pathways to transform captured carbon into eight key valuable products across industrial applications
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide (CO 2 ) emissions in the atmosphere are both of natural and anthropogenic sources. Obviously, the CO 2 is at the heart of the carbon cycle, which constantly exchanges carbon elements between the compartments of water, air and soil. These CO 2 emissions are either diffuse or concentrated. The latter, coming mainly from the industrial sectors and energy production, could be exploited as raw materials when the CO 2 capture systems are operational. The chemical valorization of CO 2 as a raw material is not a new idea and substantial research works dating from the 1980s attempt to lead to innovative synthetic routes. In the last decade, the decrease in the availability of fossil resources, have led to a renewed interest in this the valorization of CO 2 . Consequently, the chemical valorization of CO₂ encounters inherent challenges, most notably the substantial capital requirements and high implementation costs. Addressing these barriers necessitates the development of viable technological and economic strategies. However, the catalytic hydrogenation of CO 2 into value-added chemicals and alternative fuels is one of the attractive green approaches. Even though external energy consumption is a crucial impediment, but deemed possible to overcome. Thus, it is possible to take advantage of the commercial potential of CO 2 by exploiting it as a raw material in new chemical and industrial applications. In this present scientific endeavor, the state of the art and recent trends CO 2 valorization into valuable products like methanol, ethanol, formic acid, syngas, hydrocarbons, dimethyl ether, urea and its mineralization process are reviewed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».