Second-Life Evaluation of Li-Ion Battery Graphite after Separation and Pre- and Postpurification Treatments of Black Mass
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This study assessed the viability of using two types of prepurified recycled graphite derived from spent battery materials, namely, black mass (BM), and compared their effectiveness to that of virgin battery-grade commercial natural graphite (NG). The first type of recycled graphite, prepurified carbon residue (PCR), was obtained through reductive acid leaching and thermomechanochemical processes with a carbon content of 97.6%. The second type, prepurified concentrate (PConcentrate), was produced via thermal-assisted flotation and thermomechanochemical processes, with a carbon content of 98.6%. Both types of recycled graphite, PCR and PConcentrate, underwent further purification using either an ultrahigh-temperature (UHT) approach or a thermochlorine treatment (TCT). These were followed by an amorphous carbon coating process to meet the graphite specifications for battery use. The structural analyses confirmed that both PCR and PConcentrate met the specifications for battery-grade graphite after purification and carbon coating. The electrochemical assessments showed that cells with recycled graphite, PConcentrate-TCT and PCR-TCT, exhibited specific capacities of 99 and 96 mAh/g, respectively, comparable to 99 mAh/g achieved by cells with commercial NG at a 2C rate. Additionally, after 250 charge/discharge cycles at 1C, cells with recycled graphite retained about 86% capacity, surpassing the 75% retention of cells with a commercial NG anode. Our results concluded that overall, spent graphite sourced and extracted from BM by flotation resulted in superior electrochemical performances. Moreover, graphite purified under UHT exhibited superior cyclability compared to TCT, while TCT purification resulted in higher specific capacity of the electrodes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle