Proposal of a framework for scale-up life cycle inventory: A case of nanofibers for lithium iron phosphate cathode applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental assessments are crucial for the management of the environmental impacts of a product in a rapidly developing world. The design phase creates opportunities for acting on the environmental issues of products using life cycle assessment (LCA). However, the LCA is hampered by a lack of information originating from distinct scales along the product or technology value chain. Many studies have been undertaken to handle similar problems, but these studies are case-specific and do not analyze the development options in the initial design phase. Thus, systematic studies are needed to determine the possible scaling. Knowledge from such screening studies would open the door for developing new methods that can tackle a given scaling problem. The present article proposes a scale-up procedure that aims to generate a new life cycle inventory (LCI) on a theoretical industrial scale, based on information from laboratory experiments. Three techniques are described to obtain the new LCI. Investigation of a laboratory-scale procedure is discussed to find similar industrial processes as a benchmark for describing a theoretical large-scale production process. Furthermore, LCA was performed on a model system of nanofiber electrospinning for Li-ion battery cathode applications. The LCA results support material developers in identifying promising development pathways. For example, the present study pointed out the significant impacts of dimethylformamide on suspension preparation and the power requirements of distinct electrospinning subprocesses. Nanofiber-containing battery cells had greater environmental impacts than did the reference cell, although they had better electrochemical performance, such as better wettability of the electrode, improving the electrode's electrosorption capacity, and longer expected lifetime. Furthermore, material and energy recovery throughout the production chain could decrease the environmental impacts by 40% to 70%, making the nanofiber a promising battery cathode. Integr Environ Assess Manag 2016;12:465–477. © 2016 SETAC Key Points Scale-up procedure in life cycle assessment (LCA) is extremely important in the rapid developing technological environment in order to manage the growing environmental problems through environmentally conscious design of new materials. Recent publications and studies offer some promising techniques to handle the problem of different scales in LCA, even though they are not always feasible in low technology readiness levels (TRL 1–3). We propose a general process-scaling framework in order to gain information on theoretical large-scale production in the early development phase. We describe an example of the application of the proposed framework to scale-up the inventory of nanofiber production for a lithium iron phosphate battery cathode.
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 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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».