Sustainable Recycling of Lithium-Ion Battery Cathodes: Life Cycle Assessment, Technologies, and Economic Insights
Notice bibliographique
Résumé
Rapid growth of electric vehicles has increased demand for lithium-ion batteries (LIBs), raising concerns regarding their end-of-life management. This study comprehensively evaluates the closed-loop recycling of cathode materials from spent LIBs by integrating life cycle assessment (LCA), technoeconomic analysis, and technological comparison. Typical approaches-including pyrometallurgy, hydrometallurgy, and other processes such as organic acid leaching and in situ reduction roasting-are systematically reviewed. While pyrometallurgy offers scalability, it is hindered by high energy consumption and excessive greenhouse gas emissions. Hydrometallurgy achieves higher metal recovery rates with better environmental performance but requires complex chemical and wastewater management. Emerging methods and regeneration techniques such as co-precipitation and sol-gel synthesis demonstrate potential for high-purity material recovery and circular manufacturing. LCA results confirm that recycling significantly reduces GHG emissions, especially for high-nickel cathode chemistry. However, the environmental benefits are affected by upstream factors such as collection, disassembly, and logistics. Technoeconomic simulations show that profitability is strongly influenced by battery composition, regional cost structures, and collection rates. The study highlights the necessity of harmonized LCA boundaries, process optimization, and supportive policy frameworks to scale environmentally and economically sustainable LIB recycling, ensuring long-term supply security for critical battery materials.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».