Advances in CO<inf>2</inf> utilization technology: A patent landscape review
Notice bibliographique
Résumé
© 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved. There is rising concern on the increasing trend of global warming due to anthropogenic CO2 emission which steers progress of carbon capture and storage (CCS) projects worldwide. However, due to high cost and uncertainties in long term geological storage, there is a growing inclination to include utilization, which re-use the CO2, hence carbon capture utilization and storage (CCUS). Additionally, it is expected to generate income to offset the initial costs. This study methodically review patents on CO2 utilization technologies for CCUS application published between year 1980-2017. It was conducted using the Derwent Innovation patent database and more than 3000 number of patents was identified. The patents identified are in the field of enhanced oil recovery (EOR) and enhanced coal-bed methane (ECBM), chemical and fuel, mineral carbonation, biological algae cultivation and enhanced geothermal system (EGS). Over 60% of these patents were published since the last 10 years, and a sharp increase in patents were seen in the last 5 years (∼38%). The top major patent types are patents granted in the United States (US), China (CN) and Canada (CA) which makes of 3/5 of the overall patent type found. Recent patents published include enhancements to the state-of-the-art technologies and hybrid concepts such as in photo-bioreactor in algae cultivation, chemical reaction and EGS. From this study, it was found that further research for the best CO2 utilization method which fulfil the need of an economic, safe, non-location dependent and environmentally friendly whilst efficiently mitigate the worldwide global warming issue is much needed.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».