Sustainable Extraction of Critical Minerals from Waste Batteries: A Green Solvent Approach in Resource Recovery
Notice bibliographique
Résumé
This strategic review examines the pivotal role of sustainable methodologies in battery recycling and the recovery of critical minerals from waste batteries, emphasizing the need to address existing technical and environmental challenges. Through a systematic analysis, it explores the application of green organic solvents in mineral processing, advocating for establishing eco-friendly techniques aimed at clipping waste and boosting resource utilization. The escalating demand for and shortage of essential minerals including copper, cobalt, lithium, and nickel are comprehensively analyzed and forecasted for 2023, 2030, and 2040. Traditional extraction techniques, including hydrometallurgical, pyrometallurgical, and bio-metallurgical processes, are efficient but pose substantial environmental hazards and contribute to resource scarcity. The concept of green extraction arises as a crucial step towards ecological conservation, integrating sustainable practices to lessen the environmental footprint of mineral extraction. The advancement of green organic solvents, notably ionic liquids and deep eutectic solvents, is examined, highlighting their attributes of minimal toxicity, biodegradability, and superior efficacy, thus presenting great potential in transforming the sector. The emergence of organic solvents such as palm oil, 1-octanol, and Span 80 is recognized, with advantageous low solubility and adaptability to varying temperatures. Kinetic (mainly temperature) data of different deep eutectic solvents are extracted from previous studies and computed with machine learning techniques. The coefficient of determination and mean squared error reveal the accuracy of experimental and computed data. In essence, this study seeks to inspire ongoing efforts to navigate impediments, embrace technological advancements including artificial intelligence, and foster an ethos of environmental stewardship in the sustainable extraction and recycling of critical metals from waste batteries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».