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Enregistrement W4400298389 · doi:10.1051/e3sconf/202454302008

Recycling of spent electric vehicle (EV) batteries through the biohydrometallurgy process

2024· article· en· W4400298389 sur OpenAlex
Teguh Satriadi, Ronny Winarko, Siti Khodijah Chaerun, Wahyudin Prawira Minwal, Mohammad Zaki Mubarok

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric vehicleEnvironmental scienceProcess (computing)Waste managementAutomotive engineeringEngineeringComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries constitute a primary component of electric vehicles (EV). The proliferation of EV on a global scale is expected to result in a rise in the quantity of spent EV batteries. The spent EV batteries comprise various heavy metals that possess a higher content than naturally available ores. These metals are valuable and have the potential to adversely affect the environment and human health if not managed appropriately. Conventional recycling techniques, such as pyrometallurgical and hydrometallurgical processes, have proven to be effective in the recovery of precious metals from used EV batteries. These techniques are used to recycle wasted EV batteries. Nonetheless, it should be noted that these processes are associated with a considerable cost, require high levels of energy consumption, present challenges in terms of regulation, and produce byproducts that can be classified as secondary pollutants. Biohydrometallurgy is a component of the discipline of hydrometallurgy that is widely recognized or thought of as an ecologically friendly and cost-effective extraction metallurgical technique as an alternative of extracting and recovering valuable metals from spent EV batteries. This approach involves the utilization of microorganisms. The present study employs a consortium of microorganisms comprising fungi, chemolithotrophic bacteria, mixotrophic bacteria, and acidophilic bacteria. These microorganisms have demonstrated their proficiency in metal recovery by generating acids and biosurfactants and utilizing ferrous ions and sulfur as energy sources. This article presents a review of biohydrometallurgical techniques as potential strategies for cost-effective and environmentally friendly technologies for the recycling of spent EV batteries. These techniques encompass the fundamental principles of biohydrometallurgy, in addition to the roles that microbes play in biohydrometallurgy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,259 · 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