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增强锂离子电池圆形的策略。
锂离子电池（LIBS），可充电，从便携式电子设备到电动汽车再到可再生能源系统，都彻底改变了现代生活。锂离子在其操作中用作电荷载体，在充电和放电过程中在电池电极之间移动。锂离子电池已经进行了研究和开发，但直到1990年代，它们才能实现广泛的商业用途。索尼在1991年创建了第一个商用锂离子电池，从那以后，这些电池的使用呈指数增长[1] [2]。锂离子电池是当今市场上最常用的可充电电池。libs具有较高的能量密度，较长的周期寿命和较低的自我释放率。但是，它们确实有一些缺点，包括高成本，潜在的安全危害以及锂资源的有限可用性。
钠离子电池为电网储能铺平道路
弥补可再生能源发电与消费分配之间的脱节。虽然存在抽水蓄能和压缩空气等固定式储能，但它们缺乏灵活的外形尺寸和较低的能源效率限制了它们在城市社区的可扩展应用。[2] 因此，人们认为电池更适合用于大规模储能，能够部署在家庭、城市和远离电网、传统电力基础设施无法到达的地方。当今的电池技术以锂离子电池 (LIB) 和铅酸电池为主。虽然 LIB 在电动汽车和便携式电子设备等新兴市场表现出色，但其在大规模电网储能中的部署仍然受到高成本、低安全性和可持续性问题的阻碍。[3] 迫切需要其他能够满足低成本、高性能和安全性综合特性的替代方案。此外，迄今为止，处理大量报废电池的方法尚未完全开发出来，导致电池废物的积累，这可能会抵消其理应实现的环境效益。在成本方面，数十年的工业商业化使 LIB 的价格与刚进入市场时相比下降了一个数量级以上。这是通过改进 LIB 的活性成分（例如更好的电极和电解质材料）和非活性成分（例如集电器、隔膜、包装等）以及简化制造协议来实现规模经济而实现的。然而，如今 LIB 的生产水平优化已接近饱和极限，越来越明显的是，消除使用昂贵的元素（如锂、钴和镍）对于进一步降低每千瓦时成本（$/千瓦时）至关重要。[4] 对能源安全的担忧和供应链中的地缘政治考虑也促使无法在当地获得此类材料的国家寻求替代化学品来满足储能需求。因此，钠离子电池 (NIB) 及其商业化有望成为电网储能应用中 LIB 的替代品之一。NIB 具有许多优点，包括元素丰富、每千瓦时成本低以及对环境无害。虽然人们普遍认为 NIB 的电化学性能不如传统的 LIB，但
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。
高能量李富集的基于Mn的阴极用于锂离子电池的修改策略：评论
摘要：富含Li的锰（LRMO）阴极材料被认为是下一代锂离子电池（LIB）最有前途的候选者之一，因为它们的特异性很高（250 mAh g-1）和低成本。但是，骑自行车期间不可避免的不可逆转的结构转化会导致不可逆的容量损失，速率性能差，能量衰减，电压衰减等。基于对LRMO的最新研究，本综述强调了LRMO在晶体结构，充电/放电机制研究以及解决当前关键问题的前景方面的研究进度。同时，本综述总结了特定的修改策略及其优点和缺点，即表面涂料，元素掺杂，微/纳米结构设计，高处熵的引入等。此外，提出和讨论了LRMO的未来发展趋势和业务前景，这可能会激发研究人员为LRMO的未来发展创造更多的机会和新想法，以实现高能量密度和延长寿命的LIBS的未来发展。
14F866 - 乳制品和婴儿配方奶粉制造过程分析技术 (DairyPAT) 最终报告
最先进的传感器和数据分析，用于增强产品特性和过程控制结果证明了 LIBS 和拉曼与多元分析的可行性，作为一种快速过程分析技术，用于区分被三聚氰胺、尿素和乳清蛋白等替代氮源污染的牛奶样品。采用多元分析的 FT-IR 光谱法不能清楚地确定不同的污染物组。结果表明，必须投入更多的精力和成本才能建立基于 LIBS 的稳健微生物检测技术。所进行的实验还表明，多点 NIR 可以成为监测乳制品成分混合过程的有力工具。拉曼和带有化学计量学的 FT-IR 也具有确定多种矿物质含量的巨大潜力，例如奶粉或水性乳制品中的 Ca、K、Mg、Zn、Mn、Fe、Cu、Na。所有这些光谱技术都可以进一步用于开发用于乳制品行业在线使用的过程分析工具。这些结果表明该项目对提高乳制品加工竞争力具有潜在影响。来自 LIBS 和拉曼的更多实时数据有可能提高乳制品加工的质量保证。关键词 PAT、乳制品、加工
重组锂离子电池
锂离子电池（LIB）已启用了便携式储能，但不断增长的社会需求使新一代更先进的Libs动动。尽管自1980年代以来，电池主动物质的发现和优化一直是广泛研究的主题，但在过去十年中，商业Libs最大的破坏性进步源于整体细胞设计和工程。追求更高的能量密度和快速充电能力，旨在调整复合电极体系结构的特性（例如，孔隙率，电导率，曲折，空间异质性）通过重组Lib电极薄膜的不活跃成分矩阵最近引起了人们的注意。这种观点通过应用的镜头探讨了电极设计的最新进展，强调了合成平台和未来的研究方向，这些方向可扩展，商业上可行，适用于广泛的活性材料。我们介绍并批判性地评估了最近提出的构建电极体系结构的策略，包括局部组合和微观结构的空间梯度；金属纤维电流收集器替代品；和电极模板技术，评估电池性能和商业适用性的成就。再加上改进的活性材料，新电极体系结构有望解锁下一代Libs。
在废物管理和回收中对锂离子电池发射的分析
鉴于它们的有用性，近年来流通量迅速增加并预计以几乎指数的速度继续增加也就不足为奇了（Argus，2017年）。实际上，Call2recycle在2016年委托的一份报告预计，将在2020年出售4200万公斤（9200万磅）的LIBS，同年达到2650万公斤（5800万磅），达到了2650万公斤（5800万磅）（Kelleher Environmental，2016年）。除了用于消费电子和设备中，我们从内燃烧发动机到电动汽车的过渡将需要大量增加LIB的生产（Ding等，2019）。同样，随着依靠需要大规模储能系统来解决其间歇性质的可再生能源的过渡，世界对LIB和其他类型的可充电电池3的需求也会增加（DOE [DOE]，2019年）。
能源进步-RSC Publishing
设备，我们的汽车和太阳能电池板系统等。7,8对Libs有很大的需求，而Libs的重要性是由于其生产率的稳定增长和不断增长的市场份额而得到了依赖。尤其是对绿色运输需求的增加导致几乎完全在LIB上运行的电动车辆（EV）数量增加。据估计，在未来十年中，全球LIB需求预计每年将从每年300 gwh增至2000 gwh，而电动乘用车则具有重要意义。9根据一项调查，2019年2月，世界上有超过560万辆电动汽车，预计到2040年，全球销售的所有汽车中有58％将是电动汽车。近年10年11月，对电动汽车的需求迅速增加； 2021年，欧洲道路上约有550万辆电动汽车，是2019年股票的三倍以上，到2030年，全球EV eet预计将达到750万。2,12因此，Lib阴极材料的年生产能力每年至少为40 GWH，即200 000吨。13,14估计，在2030年生命终结的总质量将超过250 m吨。15用过的液化液包含关键材料，例如钴（5-20％），镍（5-10％），锂（5-7％）和其他金属，以及铜，铝，铁和锰（5-10％），16,17，因此，这种生产规模和将要退休的炮台数量，
下一代能源 - 北卡罗来纳合作实验室
Coleman 的实验室还展示了使用一种新的提取技术（手持式激光分析仪）的实用性，该技术用于预测地球表面以下含锂岩石的位置。这种新技术（激光诱导击穿光谱，LIBS）现在正广泛应用于整个采矿业，部分原因在于 Coleman 博士的研究。他发现了开发 LIBS 用于勘探的改进空间，这可能是他的研究小组的下一步行动。他还指出，回收、电池效率提高和充电方面的相关研究将对北卡罗来纳州的锂勘探大有裨益。Coleman 博士的研究小组在北卡罗来纳州锂的地球化学方面取得了大量发现，与 Piedmont Lithium 等相关公司建立了合作伙伴关系，并推荐了未来在该主题上进行研究的机会。
使用各种机器学习算法进行定量分析
抽象激光诱导的分解光谱（LIBS）技术用于通过不同的经典机器学习方法对铝样品进行定量分析。Q-Switch nd：基本谐波的YAG激光器1064 nm的YAG激光用于创建LIBS等离子体来预测铝标准合金的成分浓度。在当前的研究中，浓度预测是通过支持向量回归（SVR）的线性方法，多线性回归（MLR），与MLR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-SVR）以及非线性载体式Neyurnewer Neturals（Ant kern and kern and kern and kern and kern and kern and kern）（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（PCA）（PCA）（kern）（称为PCA-MLR）（Ann），KERNER（KERN），KERNER（KERN），KERNER，传统主要组件分析与KSVR（称为PCA – KSVR）和ANN（称为PCA-ANN）的集成。此外，通过PCA算法的各种方法应用了降低，以改善定量分析。结果表明，PCA与KSVR算法模型的组合在预测其他古典机器学习算法之间的大部分元素方面具有最佳效率。关键字：LIBS，经典的机器学习算法，主要组件分析，浓度预测，定量分析。