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Enregistrement W4293171354 · doi:10.1002/cjce.24617

Selective leaching of lithium ions from <scp>LiFePO<sub>4</sub></scp> powders using hydrochloric acid and sodium hypochlorite system

2022· article· en· W4293171354 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Liu, Kang Li, Wei Wang, Yulei Hu, Zhongqi Ren, Zhiyong Zhou

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLeaching (pedology)Hydrochloric acidLithium iron phosphateX-ray photoelectron spectroscopySodium carbonateInorganic chemistrySelective leachingMaterials scienceIron phosphateScanning electron microscopeChemistryPhosphateNuclear chemistrySodiumChemical engineeringMetallurgyElectrochemistrySulfuric acidOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐efficiency and selective leaching of lithium ions from spent lithium iron phosphate (LiFePO4) batteries is currently an urgent problem to be solved. Hydrochloric acid and sodium hypochlorite were used as acidic media and oxidant for recycling LiFePO4 powders based on the stoichiometric ratio. The effect of operation conditions on leaching performance was investigated. The leaching yield of Li and Fe were higher than 95% and lower than 0.1% within 20 min at 15°C. In addition, X‐ray diffraction, X‐ray photoelectron spectroscopy, scanning electron microscopy, and laser particle size analysis characterizations were applied for revealing the selective leaching mechanism, the results of which indicated that the crystal structure of powders remained basically unchanged during the leaching process. Finally, an efficient and cost‐effective recycling process for LiFePO4 powders was proposed, and lithium carbonate products with purity higher than 99.7% were obtained. The proposed recycling process shows strong industrial application potential for LiFePO4 powders.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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