The Cobalt Supply Chain and Environmental Life Cycle Impacts of Lithium-Ion Battery Energy Storage Systems
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Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion batteries (LIBs) deployed in battery energy storage systems (BESS) can reduce the carbon intensity of the electricity-generating sector and improve environmental sustainability. The aim of this study is to use life cycle assessment (LCA) modeling, using data from peer-reviewed literature and public and private sources, to quantify environmental impacts along the supply chain for cobalt, a crucial component in many types of LIBs. The study seeks to understand where in the life cycle stage the environmental impacts are highest, thus highlighting actions that can be taken to improve sustainability of the LIB supply chain. The system boundary for this LCA is cradle-to-gate. Impact assessment follows ReCiPe Midpoint (H) 2016. We assume a 30-year modeling period, with augmentation occurring at the end of the 3rd, 7th, and 14th years of operations, before a complete replacement in the 21st year. Three refinery locations (China, Canada, and Finland), a range of ore grades, and five battery chemistries (NMC111, NMC532, NMC622, NMC811, and NCA) are used in scenarios to better estimate their effect on the life cycle impacts. Insights from the study are that impacts along nearly all pathways increase according to an inverse power-law relationship with ore grade; refining outside of China can reduce global warming potential (GWP) by over 12%; and GWP impacts for cobalt used in NCA and other NMC battery chemistries are 63% and 45–74% lower than in NMC111, respectively. When analyzed on a single-score basis, marine and freshwater ecotoxicity are prominent. For an ore grade of 0.3%, the GWP values for the Canada route decrease at a rate of 58% to 65%, and those for Finland route decrease by 71% to 76% from the base case. Statistical analysis shows that cobalt content in the battery is the highest predictor (R2 = 0.988), followed by the ore grade (R2 = 0.966) and refining location (R2 = 0.766), when assessed for correlation individually. The results presented here point to areas where environmental burdens of LIBs can be reduced, and thus they are helpful to policy and investment decision makers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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.
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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 découle