A greener method to recover critical metals from spent lithium-ion batteries (LIBs): Synergistic leaching without reducing agents
Notice bibliographique
Résumé
Efficient recycling of critical metals from spent lithium-ion batteries is vital for clean energy and sustainable industry growth. Conventional methods often fail to manage large waste volumes, leading to hazardous gas emissions and dangerous materials. This study investigates innovative methods for recovering critical metals from spent LIBs using synergistic leaching. The first step optimized thermal treatment conditions (570 °C for 2 h in air) to remove binder materials while maintaining cathode material crystallinity, confirmed by X-ray diffraction (XRD) analysis. Next, response surface methodology (RSM), I-optimal, was used to examine the synergistic effects of sulfuric acid (SA) and organic acids (Org, citric and acetic acids) and their concentrations (SA: 0.5–2 M and Org: 0.1–2 M) on metal leaching for an eco-friendlier process. Results showed that adding citric acid to SA was more effective, especially at lower concentrations, than using acetic acid. The medium was tested to evaluate the impact of reductant addition. Remarkably, it was discovered that the optimized leaching mixture (1.25 M SA and 0.55 M citric acid) efficiently extracted metals without the need for any reductant like H2O2, highlighting its potential for a simpler and more eco-friendly recycling process. Further optimization identified the ideal solid-to-liquid ratio (62.5 g/L) to minimize acid use. Finally, RSM (D-optimal) was used to investigate the effects of time and temperature on leaching, achieving remarkable recovery rates of 99% ± 0.7 for Li, 98% ± 0.0 for Co, 90% ± 6.6 for Ni, and 92% ± 0.4 for Mn under optimized conditions at 189 min and 95 °C. Chemical cost analysis revealed this method is about 25% more cost-effective than conventional methods.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».