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Enregistrement W4313574646 · doi:10.1021/acs.iecr.2c03552

Kinetics, Mechanism, and Optimization Modeling of a Green LFP Delithiation Process Developed for Direct Recycling of Lithium-Ion Batteries

2023· article· en· W4313574646 sur OpenAlexafffund
François Larouche, Frédéric Voisard, Kamyab Amouzegar, Georges Houlachi, Patrick Bouchard, Ashok K. Vijh, George P. Demopoulos

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcGill UniversityHydro-Québec
Organismes subventionnairesHydro-QuébecMitacsFaculty of Engineering, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésNucleationLithium (medication)DiffusionMaterials scienceElectrochemistryContext (archaeology)ChemistryReaction mechanismChemical engineeringThermodynamicsPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Orthorhombic LiFePO 4 (LFP) offers highly reversible redox reactions, making it an attractive cathodic material for lithium-ion batteries. This electrochemical property was exploited to develop an environmentally benign selective lithium extraction process based on CO 2 and hydrogen peroxide that can be applied to direct LFP recycling. The proof of concept of this green delithiation process was demonstrated in a previously published paper, while the process optimization and the establishment of the reaction kinetic mechanism are addressed in the current paper. First, the effects of solid to liquid ratio (S/L), temperature, CO 2 pressure, and initial H 2 O 2 to LFP molar ratio were studied through an orthogonal design of experiments. In the range of conditions studied and considering the objective of maximizing the S/L ratio, the optimal conditions are a temperature of 20 °C, a CO 2 pressure of 2 atm, and a H 2 O 2 to LFP molar ratio of 1.25. In addition, reaction kinetic models were used to determine the reaction mechanism. The activation energies obtained based on rate constants from shrinking core and Avrami models are 15.7 and 13.9 kJ mol –1, respectively. While these values reveal a mixed or diffusion-controlled heterogeneous reaction, the analysis of half-delithiated LFP particles under scanning–transmission electron microscopy revealed the reaction being controlled by nucleation rather than diffusion. In this context, the Avrami model that accounts for nucleation and growth in solid-state reactions proved the most appropriate. Further, the reaction mechanism is concluded to be limited by nucleation of FP phase within the body of LFP during the early reaction stage and to sequentially shift to the one-dimensional diffusion-limited crystallite growth regime. Finally, it is shown that CO 2 acts as a buffering agent by neutralizing the LiOH formed by Fenton-like reactions between H 2 O 2 and ferric iron in LFP.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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