Lithium-ion battery recycling: a critical review of techno-economical and socio-environmental impacts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of lithium-ion batteries (LIBs) in electric vehicles and electronic devices has created a pressing need for sustainable recycling solutions. This study presents a comprehensive analysis of LIB recycling, integrating technological, environmental, economic, and social dimensions. Recycling processes such as hydrometallurgy, pyrometallurgy, and direct recovery are explored for the extraction and reuse of essential battery components, including cathodes, anodes, electrolytes, binders, separators, and current collectors. Life cycle comparisons between recycled and virgin materials, as well as disposal methods like landfilling, are conducted, focusing on greenhouse gas emissions, energy demand, water use, and system costs. Direct recycling emerges as the most environmentally and economically favorable method, demonstrating the lowest emissions (0.6–8.1 kg CO₂/kg), energy consumption (3.5–112.1 MJ/kg), and cost ($0.9–4.1/kg), with minimal water pollution. In contrast, virgin LIB manufacturing and landfilling exhibit significantly higher environmental and economic impacts compared to recycling. Economic analysis further reveals that fiscal incentives, even at modest levels, can markedly enhance the profitability and competitiveness of all recycling routes, particularly direct recycling. The study also explores the role of policy instruments such as subsidies, carbon credits, and extended producer responsibility (EPR) schemes in enhancing recycling viability. Additionally, it identifies key technical and socio-environmental challenges and provides future research directions to guide advancements in sustainable LIB recycling. The findings emphasize the need for policy-driven support to scale direct recycling and close research gaps, offering actionable insights for developing a low-carbon, circular battery economy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle