Phenomenological Modeling of Supercritical CO <sub>2</sub> Extraction for Critical Metal Recovery from NMC Black Mass
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of electric vehicle adoption is intensifying demand for lithium-ion batteries (LIBs), resulting in a rising volume of spent batteries and the need for efficient recycling strategies to recover critical metals. Supercritical fluid extraction (SCFE) using supercritical carbon dioxide (sc-CO 2 ) offers a sustainable route for metal recovery, particularly when combined with chelating and reducing agents. This study develops a phenomenological modeling framework by integrating Sovová’s broken and intact cell (BIC) model with the shrinking-core model to describe the extraction kinetics of Li, Co, Mn, and Ni from real NMC111 black mass. The BIC model successfully predicted extraction curves with deviations below 1.1%, identifying a Type A pattern dominated by rapid surface extraction followed by intraparticle diffusion. Shrinking-core analysis confirmed ash-layer diffusion as the rate-determining step, with apparent activation energies ranging from 4.8 to 14.9 kJ/mol. Comparison with Chrastil empirical solubility modeling validated the predictive accuracy of the BIC approach, highlighting stable solubility behavior for Li and Co and stronger sensitivity for Mn and Ni. By bridging macroscopic kinetics with mechanistic insights, this work establishes a predictive framework for optimizing SCFE processes, advancing environmentally responsible and scalable recycling of strategic metals from end-of-life LIBs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».