Mechanisms of Thermal Decomposition in Spent NCM Lithium-Ion Battery Cathode Materials with Carbon Defects and Oxygen Vacancies
Notice bibliographique
Résumé
Resource recovery from retired electric vehicle lithium-ion batteries (LIBs) is a key to sustainable supply of technology-critical metals. However, the mainstream pyrometallurgical recycling approach requires high temperature and high energy consumption. Our study proposes a novel mechanochemical processing combined with hydrogen (H 2 ) reduction strategy to accelerate the breakdown of ternary nickel cobalt manganese oxide (NCM) cathode materials at a significantly lower temperature (450 °C). Particle refinement, material amorphization, and internal energy storage are considered critical success factors for the accelerated decomposition of NCM cathode materials. In our proposed approach, NCM cathode materials can develop active sites with carbon defects (C v ) and oxygen vacancies (O v ), which improve the reduction and breakdown of H 2 . The adsorbed H 2 on the surface of NCM decomposes into H* and combines with oxygen to form OH species, which can be facilitated by O v via the enhanced charge transfer. The introduced C v can enhance H 2 cracking and generate *C–H species to promote the thermal decomposition of NCM. The presence of defects proves to foster the preferential reduction of Mn(IV) by H 2, leading to a lower activation energy for the NCM decomposition (from 139 to 110 kJ/mol) with less H 2 consumption. Life cycle assessment suggests a reduction of 4.42 kg CO 2 eq for the recycling of every 1.0 kg of retired batteries. This study can promote material circularity and minimize the environmental burden of mining technology-critical metals for a low-carbon transition.
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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 ».