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评估多用途C
在他们在电动汽车中实施锂离子电池（LIB）的循环经济（CE）的努力时，自动动机制造商在评估生命周期评估（LCA）中Lib Repurpurpulpurpurpurpurpurpullip的效果时需要考虑到能源消费者的观点。回答此问题，本研究提出了一种新颖的LCA框架，该框架允许制造商评估能源系统中不同的LIB重新利用案例，并在CE环境中解释结果。该框架首先使用能量流建模来评估在多用途情况下组合不同电池存储应用的评估。其次，它包括重新利用的Com Parison，其中包括LIB的替代循环业务模型选项。该框架适用于汽车制造商，试图评估在德国工业生产地点的不同组合中，以不同组合的方式评估LIB重新使用的现实世界项目。作为关键结果，结果表明，从能源消费者的角度来看，多用途案例的气候变化益处比单个应用低10-22％。此外，从汽车制造商的角度来看，重新利用被确定为可用于LIB的循环业务模型的最有益的选择，这是考虑到延迟寿命延迟产生的添加性回收效益。基于这些发现，该研究有助于LCA在CE中的决策中应用，并突出显示未来LIB可持续实施的陷阱和潜力。
现有和新兴锂离子电池技术...
目前，锂离子电池（LIB）是电动汽车（EV）和可再生能源（RE）应用的前跑者，因为它们提供了高特定能量（每单位质量）和循环寿命。据估计，到2030年，考虑到30％的EV渗透率，印度对EV部门的存储需求将在900-2300 GWH [1]范围内。在这里有必要指出，LIB是该行业可用的最佳电池技术选项。在印度政府更快采用和制造电动汽车（FAME-II）政策的第二阶段中，补贴是基于车辆电池的容量。此外，中央电力局（CEA）估计网格尺度电池存储136 GWH [2]，以实现2030年全国确定的捐款（NDC）目标。鉴于这种情况，本文的目的是介绍现有的LIB技术选项，并确定新兴的LIB变体用于印度倡议。
锂离子的自我监督学习...
锂离子电池（LIB）的健康评估通常依赖于持续的充电/放电协议，通常会忽略涉及电动汽车中普遍存在的动态电流轮廓的情况。LIB的常规健康指标也取决于测量数据的均匀性，从而限制了它们对不均匀条件的适应性。在这项研究中，提出了一种基于自我监督学习范式估算LIB健康的新型培训策略。一种多解决分析技术，即经验小波变换，用于分解频域中的非平稳电压信号。这允许去除健康评估模型的无效组件。变压器神经网络用作模型主链，损失函数旨在描述容量降解行为，假设在大多数操作条件下LIBS中的降解是不可避免且不可逆转的。结果表明，该模型可以通过分析从同一LIB单元的各个时间间隔分析电压和电流曲线的序列来学习老化特征。所提出的方法成功地应用于斯坦福大学LIB老化数据集，该数据集源自电动汽车实际驾驶配置文件。值得注意的是，这种方法在评估的健康指数和实际容量降解之间达到了平均相关系数为0.9，这表明其在捕获LIB健康降解方面的功效。这项研究强调了使用未标记的LIB数据训练深神经网络的可行性，提供了具有成本效益的手段并释放了测量信息的潜力。
锂离子电池回收回顾：技术、可持续性和未决问题
摘要：锂离子电池 (LIB) 是一种广泛使用的储能技术，因为它们具有高能量密度，并且具有锂离子在电极之间可逆嵌入/脱嵌的特征。LIB 的快速发展提高了生产效率并降低了制造商的成本，从而导致对电池的需求不断增长，并在各个行业（尤其是不同类型的车辆）中得到应用。为了满足对 LIB 的需求同时最大限度地减少影响气候的排放，LIB 的再利用、回收和再利用是实现可持续电池经济的关键一步。本文全面回顾了锂离子电池回收，涵盖了当前的回收技术、技术进步、政策差距、设计策略、试点项目资金以及电池回收的综合战略等主题。此外，本文强调了发展 LIB 回收所面临的挑战以及这些挑战带来的机遇，例如创新潜力和创造更可持续和循环的经济。还使用能够对所选技术进行可持续性分析的方法评估了 LIB 回收对环境的影响。本文旨在增强对这些权衡的理解，并鼓励在目标发生冲突时讨论如何确定“最佳”回收路线。
高性能锂离子电池的无序材料
无序材料（DMS）已成为锂离子电池（LIBS）的进步方面的有前途的材料。它们无序的开放结构是有导电的，可促进锂离子储存。dms还具有可与Li +相互作用的大量缺陷，从而进一步增强了其在LIB中的电化学性能。然而，揭示了基于DM的LIB的优质电化学特性的结构起源仍然是一个挑战。在本文中，我们回顾了开发基于DM的LIB的成分的最新进展，例如阳极，阴极，涂料层和固态电解质。我们概述了准备和表征DM的主要方法，同时还描述了DM合成所涉及的机制。本评论文章还涉及DMS的结构特性与其电化学性能之间的相关性。此外，我们阐明了基于DM的Libs的发展中的挑战和未来观点。我们概述了DMS在增强LIB性能而不是结晶的功能方面的关键优势，从而通过量身定制的DM开发为开发出色的LIB提供了见解。
碳中性绿色的高级技术...
为了减少温室气体，该研究团队将开发高性能充电新锂电池。第一个挑战是在60℃〜100℃时实现LIB的高温运行。第二个挑战是延长较长的周期寿命，10000周期的lib周期。第三个是为LIB和LMB获得高能量密度500 WH/kg -1。将在我们的社会中实现和安装这三个研发目标，以减少温室气体并实现新的能源社会体系。在该研究团队，材料科学，计算科学，界面控制技术中，使用同步辐射和细胞设计分析将基于旨在实现新的LIB和LMB的讨论，相互合作。我们的最终目标是揭示锂基电池的最终形式。
从废旧锂离子电池中可持续回收锂和钴：未来的最佳实践。综述
废旧锂离子电池 (LIB) 因其在各种能源相关应用中的广泛使用而变得越来越普遍。这些电池含有钴 (Co) 和锂 (Li) 等有价值的金属，这些金属需求量很大，但长期供应有限。为了回收这些有价值的金属并避免环境污染，人们广泛探索了使用不同方法回收废旧 LIB，包括湿法冶金、火法冶金、直接回收和生物湿法冶金 (生物浸出)。每种方法在成本效益和从废旧 LIB 中回收钴和锂方面都有优点和缺点。因此，为了开发出新颖实用的有效金属提取策略，有必要对最近关于从废旧 LIB 中提取钴和锂的不同回收方法的性能研究进行全面而批判性的分析。具体而言，本综述重点介绍了现有回收方法和新兴回收技术在可持续性、效率、成本效益和环境友好性方面在从废旧 LIB 中回收钴和锂方面的应用的最新进展。本评论还指出，LIB 设计的标准化、SLIB 拆卸的自动化以及回收过程中人工智能/机器学习的参与是从 SLIB 中可持续回收有价值金属和最大限度地减少 SLIB 污染的一些最佳实践。
使用 ICP-OES 测定回收的锂离子电池样品中的金属
目前，尚无用于测定黑块样品中元素的行业标准方法。然而，电感耦合等离子体发射光谱法 (ICP-OES) 在许多与制造 LIB 所用化学品污染元素控制相关的标准方法中都有规定。例如，在中国，使用 ICP-OES 的标准方法包括 YS/T 928.4、GB/T 24533-2019、GB/T 26300- 202 和 GB/T 26008-2020。因此，LIB 原材料供应商和电池制造商广泛使用坚固稳定的仪器，如 Agilent 5800 垂直双向观测 (VDV) ICP-OES，来测定 LIB 原材料和组件中的元素（5 到 9）。5800 ICP-OES 的性能特点同样适用于包括 LIB 黑块材料在内的复杂电子垃圾样品的分析。
使用生物柴油燃料对电池热管理系统进行比较分析
摘要：数十年来，液体燃料一直是内燃机（ICE）的主要能源。但是，锂离子电池（LIB）已取代了环保车辆的冰，并减少了化石燃料的依赖性。本文重点介绍了电池热管理系统（BTM）的比较分析，以保持工作温度在15-35℃的范围内，并防止热失控和高温梯度，从而增加LIB生命周期和性能。建议的方法是将生物柴油用作发动机饲料和冷却液。使用ANSYS-FLUENT CFD软件工具模拟3S2P LIB模块。将四个选择性介电生物柴油用作冷却剂，即棕榈，卡兰加，贾特罗帕和玛哈油。与BTMS（主要是空气和3M NOVEC）中的常规冷却剂相比，生物柴油燃料已被证明是将LIB温度保持在最佳工作范围内的冷却剂。例如，与3M NOVEC相比，使用棕榈生物柴油可以轻巧的BTM轻巧43％，并且同样保持BTMS性能。