From failure to function: recycling spent lithium-ion batteries for catalytic applications
Notice bibliographique
Résumé
With the large-scale deployment and continuous retirement of lithium-ion batteries (LIBs), the resource utilization of spent LIBs has become a research focus in the field of energy and environmental science. Traditional element recovery strategies contribute to resource conservation and environmental protection but are often constrained by complex procedures, high costs, and low product value, limiting their economic sustainability. Developing high-value regeneration pathways is therefore essential for the sustainable growth of the LIB recycling industry. The cathode materials of LIBs, rich in multivalent transition-metal oxides with abundant oxygen vacancies and redox activity, and the graphite anodes with high conductivity and structural defects, offer promising precursors for catalyst fabrication. Recycling these electrodes into functional materials for electrocatalysis and environmental catalysis provides an effective route for value-added utilization of spent LIBs. This review systematically analyzes the feasibility and recent progress in converting spent LIBs into catalysts, emphasizing their applications in electrocatalysis (OER, ORR, HER), organic pollutant degradation, and multifunctional catalytic systems. The major challenges are summarized, and future research directions are proposed, including the development of green, low-energy synthesis routes, controllable structural and interfacial design, and comprehensive life-cycle and techno-economic assessments. This work aims to provide an integrated understanding and theoretical reference for the high-value recycling of spent LIBs, promoting their deeper integration into green and sustainable development frameworks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».