Thermal Runaway Induced Battery Recycling

热失控 材料科学 电池(电) 热的 废物管理 阴极 火法冶金 核工程 能源消耗 环境科学 冶金 温室气体 热能 工艺工程 湿法冶金 化学能 储能
作者
Hao Du,Yuqiong Kang,Yao Tian,Yun Zhao,Yun Zhao,Bo Lan,Tao Li,Naser Tavajohi,Zhenyu Guo,Maria‐Magdalena Titirici,Yunlong Zhao,Yunlong Zhao,Li Wang,Xiangming He,Feiyu Kang,Baohua Li
出处
期刊:Advanced Energy Materials [Wiley]
卷期号:15 (44) 被引量:2
标识
DOI:10.1002/aenm.202503381
摘要

Abstract Elemental extraction from spent lithium‐ion batteries (LIBs) is considered the most mature and inevitable recycling route. However, industrial hydrometallurgy (Hydro) and pyrometallurgy (Pyro) strategies necessitate complex processes with high energy and chemical consumption, leading to significant environmental impacts and reduced profitability. Here, a strategy for low‐consumption recycling of spent LIBs using the batteries’ intrinsic energy through thermal runaway is presented. Direct thermal runaway heats the battery to promote cathode thermal reduction, thereby changing the thermodynamics and sluggish kinetics of element extraction. Taking LiMn 0.64 Ni 0.29 Co 0.07 O 2 batteries as an example, thermal runaway battery recycling can save at least 37.9% and 55.7%, respectively, in energy and chemical consumption compared to Pyro and Hydro, and can reduce greenhouse gas emissions by 54.6% and 44.5%, respectively. This results in a profit of 1.94 $ kg −1 battery, which is comparatively higher than the 1.14 $ kg −1 for Hydro and 0.79 $ kg −1 for Pyro recovery strategies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
1秒前
冷傲板栗发布了新的文献求助10
2秒前
cello_noah发布了新的文献求助10
2秒前
玖东完成签到,获得积分20
2秒前
紫枫完成签到,获得积分10
3秒前
橘座发布了新的文献求助10
3秒前
往事随风发布了新的文献求助10
3秒前
张欢馨应助阿昔采纳,获得10
3秒前
星辰大海应助苏州河采纳,获得10
3秒前
4秒前
22222222发布了新的文献求助10
4秒前
嗯呢完成签到 ,获得积分10
4秒前
dd36发布了新的文献求助10
4秒前
在水一方应助xuan采纳,获得10
4秒前
move发布了新的文献求助10
5秒前
zhaoxuelian发布了新的文献求助10
5秒前
kevindm完成签到,获得积分10
5秒前
玖东发布了新的文献求助10
5秒前
BiuBiu怪完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
慕青应助CC采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
ssffzb2008发布了新的文献求助10
7秒前
大模型应助诚诚不差事采纳,获得30
8秒前
9秒前
赘婿应助Lan采纳,获得10
9秒前
yjh123应助缓慢鹏笑采纳,获得30
10秒前
Nole应助虚幻立诚采纳,获得10
10秒前
10秒前
刘子田完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
冷傲板栗完成签到,获得积分10
12秒前
Dong发布了新的文献求助10
12秒前
小和完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
aaa发布了新的文献求助10
13秒前
1222完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582558
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161515
关于积分的说明 19603606
捐赠科研通 7164763
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266162
关于科研通互助平台的介绍 2431036
邀请新用户注册赠送积分活动 2257436