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Enregistrement W4205636596 · doi:10.1021/acssuschemeng.1c05721

Metal Reclamation from Spent Lithium-Ion Battery Cathode Materials: Directional Conversion of Metals Based on Hydrogen Reduction

2022· article· en· W4205636596 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésManganeseLeaching (pedology)HydrogenCathodeMaterials scienceNickelInorganic chemistryCobaltMetalAlloyMagnetic separationMetallurgyChemistryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vast amount of spent lithium-ion batteries (LIBs), after exhausting their useful life, necessitates comprehensive recycling for metal reclamation. This paper proposed using hydrogen as a green reductant to reduce the cathode materials of spent LIBs, followed by wet magnetic separation. The inspiration behind this is to realize pollution-free and highly efficient separation of high-value metals from LIB cathode materials by utilizing hydrogen reduction to attain directional conversion of metals based on water solubility and magnetism differences. The effect of two major variables, that is, reduction temperature and time, on the leaching efficiency of Li and recovery of Ni, Co, and Mn, are investigated. The experimental results showed that the nickel–cobalt–manganese LIB cathode was primarily transformed into water-soluble Li2O, magnetic Ni–Co alloy, and nonmagnetic manganese oxides after hydrogen reduction under optimum conditions of 800 °C for 90 min. The reduction products underwent water-leaching to recover Li with a recovery of 96.8 wt %. Ni and Co are further separated magnetically from manganese oxides with recovery rates of 99.8 wt % Ni, 99.4 wt % Co into the magnetic fraction, and 90.3 wt % Mn into the nonmagnetic fraction.

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.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,410
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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