Extraction and separation of potassium, zinc and manganese issued from spent alkaline batteries by a three‐unit hydrometallurgical process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Batteries play a vital role in meeting global energy needs. When their life cycle concludes, improperly discarded spent batteries can pose environmental risks primarily due to their metal content. In this sense, the recycling of metals contained in spent batteries could mean a huge advantage if they are extracted and purified using environmentally friendly processes. RESULTS In this study, the recovery of potassium (K), zinc (Zn) and manganese (Mn) from alkaline batteries was performed using a hydrometallurgical process consisting of neutral, acid and acid reductive leaching steps at room temperature and atmospheric pressure to extract K, Zn and Mn. In the neutral leaching step, 76.8 ± 3.4 (wt. %) of the K present in the spent batteries was extracted. Thus, in the acid leaching step, 90.9 ± 0.1 (wt. %) of the initial Zn and 36.7 ± 0.4 (wt. %) of the initial Mn was extracted using sulfuric acid (H2SO4) 2 M. In a subsequent acid reductive leaching step using H2SO4 2 M and oxygen peroxide (H2O2) 0.8 M as reducing agent, 8.7 ± 0.1 (wt. %) of the initial Zn and up to 49.4 ± 0.2 (wt. %) of the initial Mn were extracted. CONCLUSION The three‐unit process led to an overall extraction of 99.6 ± 0.3 (wt. %) of Zn and 86.1 ± 0.1 (wt. %) of Mn. Regarding the latter step, the extraction was not 100% because Mn complexes which are nearly insoluble were generated. This shows that extraction of valuable minerals from industrial residues is possible by hydrometallurgical processes. © 2024 The Authors. Journal of Chemical Technology and Biotechnology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry (SCI).
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».