Enhancement of syngas production via plastic gasification in low-concentration CO2 by using spent lithium-ion batteries-derived black mass
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the thermochemical and co-thermochemical conversion of black mass (BM), derived from spent lithium-ion batteries, with and without polyethylene (PE) under various atmospheric conditions (N 2 , 25 % CO 2 , and 99.999 % CO 2 ) at temperatures ranging from 700 °C to 900 °C. In an inert N 2 environment, gas emissions were minimal, while significant CO production was observed under CO 2 -rich conditions due to the Boudouard and catalytic reactions facilitated by Ni-based components in BM. The addition of PE enhanced the generation of H 2 and CO, particularly under CO 2 environments, through catalytic conversion of pyrolyzed volatiles. Even with low CO 2 concentrations (∼18 mol%), considerable CO 2 -to-CO conversion was achieved. Heating rate and feedstock ratio (BM:PE) notably influenced gas profiles and syngas yield. Reusability tests showed that processed BM retained partial catalytic activity and maintained structural integrity, making it viable for subsequent hydrometallurgical applications. These results suggest the potential of BM as both a catalyst and a valuable resource for CO 2 -assisted syngas production. • Black mass (BM) catalyzes CO 2 -assisted gasification of polyethylene (PE). • Significant syngas production achieved even under low CO 2 concentrations (∼25 %). • Ni-based components in BM promote Boudouard and reverse water-gas shift reactions. • Optimal BM:PE ratio (4:1) yielded 18.6 % CO 2 -to-CO conversion efficiency at 900 °C.
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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) | 0,001 | 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 ».