Selective separation of lithium using concentration polarization near ion exchange membranes: A proof-of-concept study
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for lithium worldwide requires efficient and sustainable recovery strategies to reduce reliance on resource-intensive primary sources like conventional mining and brine extraction. Secondary sources, such as wastewater from spent lithium-ion batteries and industrial wastewater have emerged as viable alternatives for lithium extraction. This study investigated the concentration polarization (CP) near ion-exchange membranes (IEMs) for selective separation of Li + over K + using the difference in the diffusion coefficient. The smaller diffusion coefficient of Li + (1.03 × 10 −9 m 2 /s) than that of K + (1.96 × 10 −9 m 2 /s) allowed the selective Li + separation in shock electrodialysis (SED). A lab-scale SED reactor was built with two cation-exchange membranes (CEMs) to evaluate the effect of the applied voltage, flow rate, and intermembrane distance on Li + selectivity. A successful Li + selection (up to a 40.8% increase in the Li + concentration) was demonstrated in the effluent of the concentrating boundary layer while the effluent of the diluting boundary layer showed a depletion of Li + (up to a 30.4% decrease in the Li + concentration). Mathematical model simulations of a ternary system (Li + , K + , Cl − ) confirmed the selective Li + separation in SED due to the diffusivity difference. In the model simulations, the Li + selection was substantially affected by the selectivity of CEM, applied voltage and boundary layer thickness. These findings highlight the potential of SED as a scalable and energy-efficient approach for lithium recovery from secondary sources contributing to resource recycling in the circular economy. • Diffusivity-driven separation was demonstrated using shock electrodialysis. • Concentration polarization in electrodialysis was used for selective Li + separation. • Lower diffusivity of Li + resulted in higher concentration in the concentrating boundary layer. • Applied voltage, flow rate, inter-IEM distance governed the separation efficiency in experiments. • In modeling, IEM selectivity, electric current, boundary layer thickness governed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».