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Enregistrement W4399082419 · doi:10.3390/polym16111520

Granulation of Lithium-Ion Sieves Using Biopolymers: A Review

2024· review· en· W4399082419 sur OpenAlexaff
Inimfon A. Udoetok, Abdalla H. Karoyo, Emmanuel E. Ubuo, Edidiong Asuquo

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensNortek (Canada)University of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionMaterials scienceMetal ions in aqueous solutionChemical engineeringAqueous solutionChitosanLithium (medication)BiopolymerPolymerMetalChemistryOrganic chemistryComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high demand for lithium (Li) relates to clean, renewable storage devices and the advent of electric vehicles (EVs). The extraction of Li ions from aqueous media calls for efficient adsorbent materials with various characteristics, such as good adsorption capacity, good selectivity, easy isolation of the Li-loaded adsorbents, and good recovery of the adsorbed Li ions. The widespread use of metal-based adsorbent materials for Li ions extraction relates to various factors: (i) the ease of preparation via inexpensive and facile templation techniques, (ii) excellent selectivity for Li ions in a matrix, (iii) high recovery of the adsorbed ions, and (iv) good cycling performance of the adsorbents. However, the use of nano-sized metal-based Lithium-ion sieves (LISs) is limited due to challenges associated with isolating the loaded adsorbent material from the aqueous media. The adsorbent granulation process employing various binding agents (e.g., biopolymers, synthetic polymers, and inorganic materials) affords composite functional particles with modified morphological and surface properties that support easy isolation from the aqueous phase upon adsorption of Li ions. Biomaterials (e.g., chitosan, cellulose, alginate, and agar) are of particular interest because their structural diversity renders them amenable to coordination interactions with metal-based LISs to form three-dimensional bio-composite materials. The current review highlights recent progress in the use of biopolymer binding agents for the granulation of metal-based LISs, along with various crosslinking strategies employed to improve the mechanical stability of the granules. The study reviews the effects of granulation and crosslinking on adsorption capacity, selectivity, isolation, recovery, cycling performance, and the stability of the LISs. Adsorbent granulation using biopolymer binders has been reported to modify the uptake properties of the resulting composite materials to varying degrees in accordance with the surface and textural properties of the binding agent. The review further highlights the importance of granulation and crosslinking for improving the extraction process of Li ions from aqueous media. This review contributes to manifold areas related to industrial application of LISs, as follows: (1) to highlight recent progress in the granulation and crosslinking of metal-based adsorbents for Li ions recovery, (2) to highlight the advantages, challenges, and knowledge gaps of using biopolymer-based binders for granulation of LISs, and finally, (3) to catalyze further research interest into the use of biopolymer binders and various crosslinking strategies to engineer functional composite materials for application in Li extraction industry. Properly engineered extractants for Li ions are expected to offer various cost benefits in terms of capital expenditure, percent Li recovery, and reduced environmental footprint.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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