Recycling of spent lithium iron phosphate batteries–a review of processes, economics, and carbon footprint
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing adoption of lithium iron phosphate (LFP) batteries in electric vehicles and stationary energy storage, the development of efficient and sustainable recycling strategies has become a critical priority. This review provides a comprehensive and LFP-specific analysis of the three principal recycling routes: pyrometallurgy, hydrometallurgy, and direct recycling. It highlights key advancements in regenerating LFP cathodes, focusing on techniques such as lithiation, calcination, and the use of innovative leaching agents including organic acids and deep eutectic solvents (DES). Comparative electrochemical performance metrics of regenerated cathodes are compiled and evaluated to identify the most promising process conditions. The review further addresses the technical, economic, and operational barriers to industrial-scale deployment, such as standardization challenges, safety concerns during manual disassembly, and the low intrinsic value of LFP materials. A dedicated life cycle assessment (LCA) section compares the environmental impacts, carbon footprint, water use, energy consumption, and toxicity, of pyro-, hydro-, and direct recycling routes. The review also summarizes current regulatory frameworks, outlines the efforts of leading recycling companies, and presents future directions, including the role of automation, localized recycling infrastructure, and battery design for recyclability. Overall, this review offers a critical resource for guiding research, policy, and industrial innovation in closing the loop for LFP 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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».