Feasibility and Design of Distributed Carbon Dioxide Capture Networks in Urban Environments
Notice bibliographique
Résumé
Cities are hotspots for carbon dioxide (CO 2 ) emissions due to their increased rates of human activity. This results in the accumulation of CO 2 within urban infrastructure, including in buildings, traffic tunnels, and the ambient atmosphere. Using the City of Boston as an example, this perspective article assesses the technical and logistic feasibility of deploying a distributed network of small-scale CO 2 capture systems to targeted urban locations with elevated concentrations of CO 2, as this may provide advantageous energetic and kinetic conditions that can reduce the resource consumption of the capture system. It is estimated that a theoretical energy savings between 2 and 15% per tonne of captured CO 2 can be realized. Criteria for technologies that are appropriate for urban areas, including sorbent materials, system architectures, and suitable energy sources for populated areas, are proposed, primarily focused on safety, space efficiency, and whether they produce excess noise and vibration. Operational and logistic considerations regarding downstream CO 2 handling and transport are discussed. Research pathways necessary for the design of effective urban CO 2 capture systems are highlighted, as well as potential economic incentives and policy interventions that can encourage their adoption. At the nexus of public health, global warming mitigation, and community climate adaptation, urban CO 2 removal can be important in realizing net zero goals while providing a range of additional societal and economic benefits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».