Polyaniline-coated lithium manganese oxide for selective lithium extraction from brine via flow capacitive deionization
Notice bibliographique
Résumé
Selective lithium extraction from brines has emerged as a crucial technology for addressing the global lithium shortage and meeting increasing demand. Capacitive deionization (CDI) is an emerging technology for efficiently extracting lithium from low-concentration brine. Among effective redox materials, LiMn 2 O 4 (LMO) is a promising candidate for lithium recovery. However, the inevitable Mn dissolution of LMO in aqueous solutions during adsorption and desorption results in significant performance degradation. This study uses a facile method to wrap the LMO with conductive polymer polyaniline (PN), forming passivation layers that prevent Mn dissolution and advance adsorption kinetics. In addition, the composite material shows high selectivity and charge transfer efficiency, allowing ion removal without ion-exchange membranes. The optimized composite demonstrates an exceptional Li + adsorption capacity of 23.40 mg g −1 compared to bare LMO (18.19 mg g −1 ), with a low Mn dissolution rate of 0.019 wt% per cycle, and performs at high capacities. The CDI achieves high charge efficiency (77.80 %) and fast adsorption rate in 20 min. Moreover, the energy consumption of the designed CDI cell is relatively low, only 1.54 Wh/mol Li + or 2.96 Wh/g. Therefore, this high selectivity and efficiency flow-CDI cell, is promising for extracting lithium ions from brine.
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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 ».