Technologies for Sustainable Recycling and Disposal of LiB for EVs
Notice bibliographique
Résumé
The transition to electric vehicles (EVs) is important for mitigating the issue of global warming. Greenhouse gas emissions by road transportation which is 11.9% of all sectors is significantly reduced by electric vehicle usage. The increasing need of lithium ion batteries (LiB), arise from the growing usage of EVs, underscores the predominant requirement of sustainable and efficient LiB recycling framework. Estimates suggest that only 5% to 8% of LiB batteries are currently recycled worldwide and 95% of them are going to land fill. This comprehensive work examines the overall state of Li-ion battery recycling from the perspective of LiB recycling technologies, environmental aspect, regulatory frameworks, recycling challenges, opportunities and economic considerations. It covers existing recycling methods such as mechanical, pyrometallurgical, hydrometallurgical processes, and electrochemical along with their benefits. The environmental implications such as resource depletion, greenhouse gases release and release of hazardous substance at the end of battery life are assessed. Regulatory frameworks of LiB recycling are analyzed for their strengths, weaknesses, and improvement areas. The critical aspects of recycling which includes market dynamics, value recovery, collection of batteries, logistics, battery design complexity, and the need for standardized processes are discussed. This work also explores innovation opportunities, collaboration, and the integration of circular economy principles into recycling practices. The insights into the current Li-ion battery recycling landscape, knowledge gaps, future research directions, and the importance of holistic approach for societal benefit is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».