Assessment of a critical mineral recycling network: A case study on nickel recovery from production waste in Korean eco‐industrial parks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The shift in industrial paradigms toward achieving global carbon neutrality and strengthening national material security may initially appear unrelated; however, both domains share a crucial intermediary: critical minerals. Despite global initiatives aimed at securing critical minerals through established supply chains, persistent challenges have arisen owing to resource depletion, geopolitical instability, and intricate international dynamics. Eco‐industrial parks (EIPs) are instrumental in mitigating these challenges by facilitating the recycling of resources embedded within waste and by‐products. This strategy is essential to minimize resource consumption and foster resilient domestic supply chains, particularly in resource‐scarce nations. This study evaluates the recovery potential of nickel, a critical material for green technologies, within a closed‐loop system utilizing an industrial symbiosis development framework with public and open‐source data of industry. This approach enhances supply‐ and demand‐matching schemes within industrial symbiosis networks, specifically focusing on nickel recovery technologies within the Korean EIP project. The findings revealed that these networks within industrial complexes encompassed 86% of the manufacturing industry, thus establishing a cohesive framework for the development of a nickel integration network. Notably, among the 190 companies across 74 industrial complexes, 135 of the 27 designated EIPs participated in the recycling network. This indicates that EIPs could serve as a viable alternative for resource recovery to secure critical minerals. The implementation of such networks in concentrated industrial complexes with diverse manufacturing sectors is expected to significantly enhance critical mineral self‐sufficiency in high‐demand countries.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».