人工智能优化的电池级锂碳酸盐生产
材料科学
2024-02-22 v2
摘要
到 2035 年，电池级锂需求预计增加四倍。其中约一半来源于盐湖，需通过称为软化的工艺将氯化物转化为锂碳酸盐 (Li2CO3)。传统软化方法使用氯化钠或氯化钾，导致矿产开采和电池制造中的碳排放，加剧全球变暖。本研究引入一种替代方法，即利用二氧化碳 (CO2(g)) 作为碳化剂进行锂软化，提供碳捕获解决方案。我们采用活性学习驱动的高通量方法快速捕获 CO2(g) 并将其转化为锂碳酸盐。该模型通过聚焦 C、Li 和 N 的元素浓度进行简化，以便实际测量和跟踪，避免离子比色平衡的复杂性。该方法导致一种优化的锂碳酸盐工艺，利用 CO2(g) 捕获并提高电池金属供应链的碳效率。
引用
@article{arxiv.2402.07000,
title = {Artificial Intelligence-Enabled Optimization of Battery-Grade Lithium Carbonate Production},
author = {S. Shayan Mousavi Masouleh and Corey A. Sanz and Ryan P. Jansonius and Samuel Shi and Maria J. Gendron Romero and Jason E. Hein and Jason Hattrick-Simpers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.07000},
year = {2024}
}