Biomass Gasification Process Enhancing using Metal-Organic Frameworks

سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 89

فایل این مقاله در 21 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_AJCS-7-1_007

تاریخ نمایه سازی: 24 آبان 1402

چکیده مقاله:

In recent years, considering the global warming and climate changes mainly resulting from greenhouse gas emissions, especially carbon dioxide, absorption and storage of carbon dioxide in generating clean and sustainable fuels such as hydrogen fuel production have been heavily studied and investigated. Researchers have presented various methods for carbon dioxide absorption in the hydrogen production process. The biomass gasification process, alongside absorption, can enhance the generation of hydrogen-rich gas by absorbing carbon dioxide. In this study, the first hydrogen generation in the biomass gasification process has been examined, followed by the technologies available for the absorption of carbon dioxide. This study reveals that developing novel materials for absorbing and separating carbon dioxide is essential. Given their unique physicochemical and structural features, metal-organic frameworks, including pore size, high thermal stability, high absorption capacity, and pore size tuning, are helpful adsorbents for absorbing carbon dioxide and achieving clean hydrogen energy. Thus, metal-organic frameworks (MOFs) may efficiently generate high-purity hydrogen by merging biomass gasification with CO۲ adsorption.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

Zahra Soltani

Department of Chemical Engineering, University of Mohaghegh Ardabili, Daneshgah Street, Ardabil, Iran

Mohammadsaleh Hoseinzadeh

Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran

Fahimeh H. Saboor

Department of Chemical Engineering, University of Mohaghegh Ardabili, Daneshgah Street, Ardabil, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :