Li-ion Battery Recycling by Energy-Efficient, High Throughput Li2SO4 Salt Splitting in a Diaphragm Flow Cell
Notice bibliographique
Résumé
Rapidly growing demand for lithium-ion batteries (LIBs) necessitates a significant expansion of LIB recycling to ensure adequate supply and reduce environmental burdens. Traditional hydrometallurgical LIB recycling processes use superstoichiometric quantities of acid and base and generate large volumes of salt waste. Electrochemical regeneration of acid and base from salt offers a zero-waste alternative but faces challenges with respect to throughput and energy consumption. This study reports a hydrometallurgical process to recycle lithium cobalt oxide (LCO) and lithium nickel manganese cobalt oxide (NMC) cathodes using acid and base electrochemically generated from a Li2SO4 electrolyte. The electrochemical cell used contains no ion exchange membranes, enabling excellent energy efficiency between 0.033 - 0.097 kWh/mol at current densities up to 500 mA/cm2 and imparting a robust tolerance for impurities that typically foul IEMs. The produced acid and base are found to be competent for etching and recovering >90% of the valuable metals from LIBs at industrially relevant pulp densities up to 66 g/L, and are readily regenerated from the salt solution left at the end of the metal recovery process.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».