Review on Carbon Dioxide Mineralization in Mafic/Ultramafic Rocks: From Fundamentals to Field Applications
Notice bibliographique
Résumé
Preventing the escalating expulsion of carbon dioxide (CO 2 ) into the atmosphere requires effective carbon sequestration strategies. Mineral carbonation (MC) utilizing mafic–ultramafic rocks is a notable technique that ensures long-term CO 2 sequestration. This article presents the core geochemical dissolution and precipitation reactions, analyzing the existing insights as well as advances in upscaling lab outcomes into real–world applications. Ex situ, in situ, and enhanced rock weathering (ERW) MC techniques have been evaluated, along with the significance of governing parameters controlling mineralization performance, such as thermal conditions, CO 2 partial pressure (pCO 2 ), grain size, and the rock’s chemical composition. Moreover, demonstration projects such as the CarbFix pilot project, the Wallula basalt project, and peridotite-based initiatives, with respect to their operational constraints, kinetic barriers, and technological advancements, have been detailed. The assessment of environmental sustainability, financial feasibility, and adverse effects associated with the use of industrial by-products, carbon pricing schemes, and resource recycling strategies has also been discussed. This review also demonstrates the effectiveness of MC as a credible, consistent, and climate-resilient strategy through the integration of fundamental geochemical reactions to field-scale implementations. Future research should emphasize enhancing reaction kinetics through advanced mechanistic understanding guided by high-resolution microscopy, in situ spectroscopy, and AI-driven reactive transport modeling.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».