Cobalt Electrochemical Recovery from Lithium Cobalt Oxides in Deep Eutectic Choline Chloride+Urea Solvents

氯化胆碱 深共晶溶剂 电化学 材料科学 无机化学 锂(药物) 基质(水族馆) 共晶体系 化学工程 化学 电极 冶金 有机化学 合金 医学 海洋学 物理化学 地质学 工程类 内分泌学
作者
Hongmin Wang,Mengran Li,Sahil Garg,Yuming Wu,Mohamed Nazmi Idros,Rosalie K. Hocking,Haoran Duan,Shuai Gao,Anya Yago,Linzhou Zhuang,Thomas E. Rufford
出处
期刊:Chemsuschem [Wiley]
卷期号:14 (14): 2972-2983 被引量:48
标识
DOI:10.1002/cssc.202100954
摘要

Abstract Electrochemical recovery of the cobalt in deep eutectic solvent shows its promise in recycling and recovery of valuable elements from the spent lithium‐ion battery due to its high selectivity and minimal environmental impacts. This work unveiled the roles of the substrates, applied potentials, and operating temperatures on the performance of cobalt electrochemical recovery in a deep eutectic choline chloride+urea solvent. The solvent contains cobalt and lithium ions extracted from lithium cobalt oxides – 3an essential lithium‐ion battery cathode material. Our results highlight that the substrate predetermines the cobalt recovery modes via substrate–cobalt interactions, which could be predicted by the cobalt surface segregation energies and crystallographic misfits. We also show that a moderate cathode potential under −1.0 V vs. silver quasi‐reference electrode at 94–104 °C is essential to ensure a selective cobalt recovery at an optimal rate. We also found that the stainless‐steel mesh is an optimal substrate for cobalt recovery due to its relatively high selectivity, fast recovery rate, and easy cobalt collection. Our work provides new insights on metal recovery in deep eutectic solvents and offers a new avenue to control the metal electrodeposition modes via modulation of substrate compositions and crystal structures.

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
六月完成签到,获得积分10
刚刚
daqi完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
吴宵完成签到,获得积分0
3秒前
复杂雪一完成签到,获得积分10
4秒前
深藏blue完成签到,获得积分10
5秒前
zh1858f完成签到,获得积分10
6秒前
是个宝耶完成签到 ,获得积分10
6秒前
浅秋发布了新的文献求助10
9秒前
JamesPei应助sofadog采纳,获得10
9秒前
务实的亦巧完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
12秒前
dywtdw完成签到,获得积分20
13秒前
石榴完成签到 ,获得积分10
14秒前
光电催化发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
无私的黄豆完成签到 ,获得积分10
17秒前
小浣熊完成签到,获得积分10
17秒前
Ava应助Lin采纳,获得10
17秒前
漂亮的从灵完成签到,获得积分10
17秒前
怡然的宝莹完成签到,获得积分10
18秒前
影川发布了新的文献求助10
19秒前
wzq完成签到 ,获得积分10
20秒前
li完成签到 ,获得积分10
21秒前
soob完成签到 ,获得积分10
23秒前
小小完成签到,获得积分10
24秒前
无疆完成签到 ,获得积分10
24秒前
也是难得取个名完成签到 ,获得积分10
24秒前
陈曦读研版完成签到 ,获得积分10
25秒前
浅秋完成签到,获得积分10
26秒前
Leavome完成签到,获得积分10
27秒前
Flynn完成签到 ,获得积分10
27秒前
神勇友灵完成签到,获得积分0
29秒前
tzjz_zrz完成签到,获得积分10
30秒前
jing关注了科研通微信公众号
31秒前
马伯乐完成签到 ,获得积分10
32秒前
wanna完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
高分求助中
(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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6359063
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8173036
关于积分的说明 17212284
捐赠科研通 5414057
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2865382
邀请新用户注册赠送积分活动 1842737
关于科研通互助平台的介绍 1690901