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清华大学研究团队:提出一种退役电池回收再利用方法

2024-09-13 15:41:36 来源:深圳国际研究生院
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简介:近日,清华大学深圳国际研究生院的张璇、吴秋伟、周光敏团队提出了一种针对退役电池的再利用和回收路径决策方法。该方法明确了应根据退役电池类型和健康状态(SOH)等参数选择合适的再利用场景和回收方式,以降低成本并提升能效。
随着全球对环保意识的日益增强和科技的飞速发展,电动汽车(EV)的销售量正在以惊人的速度增长。据国际能源署报告,预计到2030年,全球电动汽车将占据汽车销售总量的近50%。然而,这个快速增长的背后,也带来了一个不容忽视的问题——如何有效管理大量的退役电池。退役电池的去向和处理是一个复杂的问题,因为它们不仅需要妥善存储和安全处理,而且还涉及到环境污染和资源浪费的问题。如果不能得到妥善的管理,退役电池可能会对环境造成严重的损害,包括土地污染、水源污染,甚至是人类健康的风险。为应对这些挑战,科学界和工业界正在积极倡导对退役电池进行再利用和回收。

近日,清华大学深圳国际研究生院的张璇、吴秋伟、周光敏团队提出了一种针对退役电池的再利用和回收路径决策方法。该方法明确了应根据退役电池类型和健康状态(SOH)等参数选择合适的再利用场景和回收方式,以降低成本并提升能效。


考虑经济效益和环境影响的再利用和回收路径决策框架

图1.考虑经济效益和环境影响的再利用和回收路径决策框架

团队重点研究了两种主要正极材料类型的退役电池——镍钴锰(NMC)和磷酸铁锂(LFP),分析了退役电池在多种再利用场景和回收技术中的表现。如图2所示,不同的评估指标会影响最佳再利用场景的选择。基于总利润表现,储能站场景是最佳选择,而在平均日利润上,通信基站场景最具优势。用户可根据总利润、单位电池利润、平均日利润和碳足迹等指标来选择满足其需求的再利用电池参数,包括材料类型、使用的SOH范围、容量衰减趋势和充放电效率等。


不同再利用场景下的经济性能比较

图2.不同再利用场景下的经济性能比较

在电池生命周期终止阶段,团队建立了不同回收方式的成本和碳足迹模型,其经济效益如图3所示。对于NMC电池,直接回收最为经济;对于LFP电池,湿法回收最为经济。当锂盐价格波动时,回收技术的经济效益排序也会相应变化。但对两种电池,直接回收的碳足迹始终最低。因此可以平衡回收者和用户之间的利益关系:回收者希望获得高SOH的退役电池,而用户则希望延长电池寿命。


不同回收方法在电池生命周期终止阶段的经济性能

图3.不同回收方法在电池生命周期终止阶段的经济性能
团队进一步对比评估了不同类型退役电池在生命周期中的经济效益和碳足迹(图4)。LFP电池在整体经济效益上优于NMC电池,但其碳足迹在首次使用和再利用阶段高于NMC电池,两者在再利用阶段的碳足迹趋势也不同。这表明,不同参数电池在同样的再利用和回收场景中会得到不同的经济效益和碳足迹,突显了整体路径设计的重要性。


退役电池生命周期中的经济效益和碳足迹表现

图4.退役电池生命周期中的经济效益和碳足迹表现

最后,团队通过对电池全生命周期的多种路径进行分析,揭示了路径决策能够带来显著的经济和环境效益(图5)。对于80%SOH的退役LFP电池,通过在通信基站场景的再利用和湿法回收,相较于一次使用后湿法回收的传统路径,可实现$156/kWh(58%)的利润提升,0.15kgCO2-eq/kWh(18%)的碳足迹减少。对于80%SOH的退役NMC电池,通过在通信基站场景的再利用和直接回收,可增加$38/kWh(19%)的利润,减少0.14kgCO2-eq/kWh(18%)的碳足迹。随着退役电池规模的增长,该方法将带来更好的经济和环境效益。团队提出的电动汽车退役电池路径决策方法,为选择再利用场景和回收技术提供了可靠的数据和模型支撑,打通了经济效益和碳足迹综合分析的环路,促进了废物管理和资源利用,深入贯彻了循环经济的理念。


电池退役后的传统路径、优化路径及其他路径在不同情形下的对比

图5. 电池退役后的传统路径、优化路径及其他路径在不同情形下的对比

9月2日,相关研究成果以“考虑经济和环境效用的退役锂离子电池再利用和回收路径决策”(Pathway decisions for reuse and recycling of retired lithium-ion batteries considering economic and environmental functions)为题,发表于《自然·通讯》(Nature Communications)。

清华大学深圳国际研究生院2023级博士生马睿飞、2022级博士生陶晟宇为论文共同第一作者,副教授张璇、吴秋伟、周光敏为论文共同通讯作者。合作者还包括格罗宁根大学孙鑫教授等。研究得到深圳市科技创新局、清华大学深圳国际研究生院交叉学科创新基金、深圳市泛在数据赋能重点实验室、清华-伯克利深圳学院二期科研基金、深圳鹏瑞基金会和广东省基础与应用基础研究基金的资助。

论文链接:

https://doi.org/10.1038/s41467-024-52030-0
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