Optimization of metals and rare earth elements leaching from spent Ni-MH batteries by response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
The rechargeable battery market has almost doubled in 15 years. Regardless of the type of batteries, their limited lifespan means that sooner or later they will constitute a mass of waste whose management is problematic as their content is high in elements and metals of high economic interest, but also toxic to the environment. This project is to optimize the solubilization conditions for rare earth elements (REEs) and other metals from waste nickel-metal hydride (Ni-MH) batteries. The Ni-MH battery powder used contained the following main elements: Ni (548 g/kg), La (45 g/kg), Co (32 g/kg), Zn (22 g/kg), Nd (15 g/kg), Sm (12 g/kg), and Ce (11 g/kg). The metals were solubilized in the presence of sulfuric acid. Acid concentration, solids concentration, leaching time, and temperature were optimized using the Box–Behnken design methodology. The optimal conditions identified are an H2SO4 concentration of 2 M, a S:L ratio of 10% (w:v), a leaching temperature of 60°C and a reaction time of 90 min. These conditions make it possible to solubilize 81% Ni, 99% Co, and 70% REEs, while the mathematical model predicted 83% Ni, 100% Co, and 80% REEs respectively. The process was also operated in counter-current leaching mode with the optimal parameters. The high solubilized yields obtained after five loops for all metals, REE and the significant reduction of water consumption confirm that this process leaching can be apply for industrial application.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».