Sustainable and Clean Process for Li<sub>2</sub>CO<sub>3</sub> and Co<sub>3</sub>O<sub>4</sub> Recovery from the Spent Lithium-Ion Battery via the Waste Graphite-Assisted Selective Sulfation Process
Notice bibliographique
Résumé
Recovering valuable metals from spent lithium-ion batteries (LIBs) is crucial for environmental protection and resource sustainability. In this study, a novel accelerated selective sulfation roasting process is proposed for the recovery of valuable metals from a spent LiCoO 2 (LCO) cathode with the assistance of waste graphite. During the sulfation reaction, the waste graphite in spent LIBs promoted the selective extraction of lithium by accelerating the decomposition of CoSO 4 . Under the optimal conditions, i.e., a roasting temperature of 600 °C, a ferrous sulfate to LCO mass ratio of 1.4:1, and an added mass ratio of carbon to LCO of 20%, the leaching efficiencies of lithium and cobalt were approximately 99.29% and 0.17%, respectively. The sulfation mechanism of LCO was identified experimentally and with the help of density functional theory (DFT) calculations and followed two pathways. First, crystalline ferrous sulfate with a cubic crystal structure underwent desulfation, releasing the SO 2 . Next, generated SO 2 played a significant role in the gas–solid sulfation reaction with LCO. At an elevated temperature of 600 °C, the presence of carbon accelerated the selective sulfation reaction. DFT calculations further confirmed that carbon addition significantly reduced the energy barrier for the rate-controlling step in cobalt sulfate decomposition and thus accelerating the separation of lithium and cobalt. This study provided fundamental insights into the accelerated selective sulfation reaction, which contributed to the future development of methods for preferentially recovering lithium from the spent LIBs.
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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 ».