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Enregistrement W7108327407 · doi:10.1016/j.est.2025.119732

Screening of adsorbent materials for small-scale compressed CO2 energy storage using pressure swing adsorption

2025· article· en· W7108327407 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Storage · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdsorptionUSableIsothermal processPressure swing adsorptionEnergy storageBar (unit)Process (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing demand for efficient and sustainable energy storage solutions has accelerated the increased interest in novel energy storage technologies such as Compressed CO 2 Energy Storage (CCES). Within this domain, adsorption-coupled configurations are recent and sparse, indicating a field in early development. To date, published studies have evaluated CCES with adsorption beds investigating only one adsorbent: NaX zeolite, known for its high equilibrium capacity, and have employed temperature-swing adsorption despite its added complexity relative to pressure-swing adsorption (PSA). This study replaces the low-pressure CO 2 reservoir with a PSA bed to simplify gas recovery process during discharge. We developed a theoretical thermodynamic cycle analysis of CCES coupled to a material screening using equilibrium isotherm data for families of zeolites and activated carbons. This analysis aims to assess how adsorbent properties influence key metrics: usable CO 2 working capacity (under the specified isothermal process assumptions), energy-to-volume ratio (EVR), and round-trip efficiency (RTE). Storage (adsorption) and discharge (desorption) are modeled under near-ambient isothermal conditions (≈ 298–303 K) across pressure swings ranging from 1 to10 bar during storage and from 0.1 to 1 bar during discharge. Results show that the optimal adsorbent for adsorption-coupled CCES is not necessarily the one with the highest equilibrium loading (e.g. NaX) but the one that maximizes usable working capacity over the specified pressure swing; for above-atmospheric operation, high-silica CHA and Norit RB2 perform best. Quantitatively, EVR ranges from 2 to 10 kWh/m 3 and RTE from 30 to 70 %, contingent on operating conditions. These findings highlight the trade-off between energy density and system simplicity, offering a practical framework to guide adsorbent selection prior to detailed system design and dynamic modeling. • Adsorbent screening is key for compressed CO₂ energy storage optimization. • Absolute and relative gains are used to compare adsorbent performance. • Gas recovery is modeled via pressure swing with sub/super-atmospheric levels. • Dynamic working capacity is critical to system energy performance. • Zeolites and ACs show distinct trends based on material and pressure conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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