Advances in lithium recovery from complex and dilute brines: a comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
Global demand for lithium continues to rise due to its essential role in energy storage systems and battery-powered technologies, reaching an estimated 240,000 metric tons in 2024 (US Geological Survey). Canada, particularly Western Canada, holds significant potential for future lithium production, with brine resources enriched in lithium associated with oil and gas reservoirs. These deep formation waters, unlike conventional lithium-rich sources such as salt lake brines, contain only 10–150 ppm of lithium, and are thus considered unconventional, dilute lithium-bearing resources. In recent years, several review articles have summarised lithium extraction technologies, often focusing on high-salinity brines and the separation of lithium from magnesium. This review presents a comprehensive overview of current technologies and recent developments aimed at extracting lithium from such diluted brines. Common methods, including solvent extraction, ion exchange type inorganic sorbents, and membrane processes, are reviewed based on literature published recently. Emerging hybrid approaches including ionic liquid membranes and adsorbent-membrane combinations are also discussed. By examining the strengths and limitations of each technology, this review guides future research toward more sustainable and efficient lithium recovery from unconventional dilute lithium-bearing waters.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».