Potassium sulphate production from an aqueous sodium sulphate from lead‐acid battery recycling: Impact of feedstock impurities on products yields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing demand for renewable energy highlights the need for efficient energy storage solutions. Despite various available technologies, lead‐acid batteries remain preferred for many industrial applications due to their inherent advantages. However, their expanded use necessitates proper waste management and recycling practices. During lead‐acid battery recycling, Na₂SO₄ is generated as a waste product, which cannot be directly sold due to quality concerns and limited market demand. Consequently, advanced waste management techniques are required to comply with government regulations on industrial waste disposal. Despite these challenges, Na2SO4 serves as a vital precursor for producing K2SO4, a valuable fertilizer. Prior research on the glaserite process for converting Na2SO4 to K2SO4 has assumed Na2SO4 to be pure—without traces of impurities. However, Na2SO4 recovered from battery recycling contains various contaminants. To address this, HSC Chemistry software was used to model K2SO4 and NaCl production from impure Na2SO4 and KCl, considering feed impurities. Under ideal conditions—a 1 bar pressure, 25°C feed temperature, and 40°C reactor temperature—over 90% yield of K2SO4 and NaCl was achieved in the absence of impurities. However, the addition of impurities resulted in a reduction in yields. Notably, impurity levels ranging from 1% to 4% by weight still allowed for yields exceeding 90%. Furthermore, a review of reactor compositions revealed a significant depletion of potassium and chlorine ions which are crucial for K2SO4 and NaCl production as impurity levels varied from 0% to 10%. These findings emphasize the negative impact of impurities on K2SO4 and NaCl yields.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».