Review: Sustainable electrochemical lithium extraction from brine and seawater
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium (Li) is a critical element driving the transition toward a decarbonized environment by enabling sustainable energy storage and use in modern infrastructure. Over the past decades, the widespread exploitation of electronic devices and electric vehicles (EVs) has significantly driven global demand for Li. Although Li is primarily extracted from ore deposits, the increasing depletion of mineral resources has shifted focus toward other sources, such as seawater and salt lake brines. Several methods have been employed to recover Li from saline water (brine and seawater) at laboratory and pilot scales, which can be categorized into conventional and direct lithium extraction (DLE) approaches. Conventionally, the lime‐soda evaporation method has been widely applied for extracting Li from brine; however, this approach limits brine with low Mg/Li ratios and low efficiency. On the other hand, this review focuses on the DLE approaches, particularly electrochemical techniques, via electrolysis, electrodialysis, and capacitive dialysis for Li recovery. The advancements in the synthesis of working electrode materials (i.e., lithium iron phosphate [LiFePO 4 ]), electrode modifications, and membrane modifications for enhancing Li recovery and selectivity are highlighted. Current challenges and future perspectives, particularly on scaling these innovations from bench‐scale to industrial applications, and the technical challenges relating to the process scale of electrochemical extraction approaches are discussed, together with future research directions. In short, this review provides useful insights into the potential of electrochemical approaches as sustainable, effective, and cost‐efficient processes that facilitate the discovery of novel approaches to satisfy the growing worldwide need for Li.
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) | 0,000 | 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 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 ».