Recycling of NMC black mass from spent lithium-ion battery using supercritical fluid extraction
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for lithium-ion battery recycling has intensified interest in selective and sustainable metal recovery techniques. In this study, we apply supercritical fluid extraction (SCFE) to real industrial black mass, containing mixed-metal oxides along with typical impurities such as conductive carbon, binder residues, and metallic fragments. Unlike previous SCFE research focused on pure cathode powders, this work demonstrates the feasibility and selectivity of the process under practical impurity conditions. Using supercritical CO 2 in combination with a tributyl phosphate–nitric acid adduct and hydrogen peroxide as a reducing agent, the process was optimized via full factorial design and response surface methodology. Under optimal conditions (65 °C, 20.7 MPa, 5 mL/g adduct-to-solid ratio in units of mL adduct per gram of black mass, 8 mL (per 8 g of feed) hydrogen peroxide), extraction efficiencies exceeded 90 % for Ni, Co, and Mn, while Li recovery reached 73 %. Characterization by XRD, SEM-EDX, Raman spectroscopy, and TC/TOC analysis confirmed metal removal and the structural persistence of carbonaceous material in the residue. Parametric tests highlighted the critical roles of the adduct and reducing agent in enabling efficient complexation and solubilization of transition metals. This work demonstrates that SCFE is a promising low-impact, chemically selective approach for lithium-ion battery recycling, capable of operating under mild conditions with reduced reagent consumption. It advances the feasibility of scalable, environmentally responsible recovery of critical materials from post-consumer batteries and sets the foundation for future integration with downstream purification or hybrid recycling technologies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».