Flotation separation in lithium-ion battery recycling: Challenges and recent advances
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of electric vehicles, portable electronic devices, and stationary energy storage systems, coupled with the limited lifespan of lithium-ion batteries (LIBs), has led to a substantial increase in spent LIBs. In response to the urgent demand for resource recovery and environmental protection, the recycling of spent LIBs, particularly the separation of anode and cathode materials, which are the two most significant components, has become a critical area of research. Froth flotation offers a promising method by selectively separating particles based on differences in surface hydrophobicity, without altering the structure or chemical composition of the materials involved. The intrinsic hydrophobicity differences between anode and cathode materials (e.g., graphite and lithium metal oxides) make flotation an attractive technique for the recycling of spent LIBs. Hence, this review first outlines the fundamental principles of froth flotation, with particular emphasis on the roles of flotation agents-collectors, frothers, and dispersants-in modifying the surface hydrophobicity of various electrode materials. The interplay between flotation agents and the separation efficiency of anode and cathode components is examined in depth. However, several factors, such as the presence of organic binders and additives, residual lithium in the discharged anode, and surface degradation of electrode materials, may impede effective separation. Accordingly, this review further explores a range of pretreatment strategies designed to restore electrode surface properties and enhance flotation performance. This paper provides a comprehensive perspective of flotation-based separation in spent LIBs recycling, offering valuable insights and practical implications for advancing large-scale, efficient, and sustainable recovery technologies.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».