A green approach for cohesive recycling and regeneration of electrode active materials from spent lithium‐ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The implementation of the green energy transition by reducing reliance on fossil fuels has fueled the burgeoning demand for lithium‐ion batteries in grid‐level energy storage systems and electric vehicles. The growth of portable electronic devices has also contributed to this exponential demand, creating both logistical and environmental challenges in the supply of raw materials such as lithium and the management of end‐of‐life batteries. Current recycling methods for spent batteries are both energy‐intensive and inefficient. To address these issues, a green approach using organic acid mixtures has been proposed to reclaim lithium from spent cathodes and recover and purify graphite from spent anodes, while also regenerating its structure. The effectiveness of this method is demonstrated through the use of organic acid mixtures to leach and reclaim lithium from NCM 622 batteries. On the anode side, a curing–leaching strategy using organic acids is employed to purify spent graphite, which is subsequently calcined to enhance its interlayer structure conducive to better intercalation of Li+ and improve electrochemical performance. Additionally, recovered graphite is tailored with carbon using water bath carbonization to repair structural defects caused by lithium intercalation and improve electrochemical performance while augmenting the regenerated graphite's quality, equipping it to be reused in batteries or upcycled applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».