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
2秒前
3秒前
四方发布了新的文献求助10
3秒前
徐梓睿应助echo采纳,获得20
4秒前
小马甲应助echo采纳,获得10
4秒前
徐梓睿应助echo采纳,获得20
4秒前
汉堡包应助echo采纳,获得10
4秒前
一念之间应助xiao99采纳,获得10
4秒前
丘比特应助Pr采纳,获得10
5秒前
5秒前
隐形曼青应助独特的幼菱采纳,获得10
5秒前
无花果应助庚人采纳,获得10
5秒前
NexusExplorer应助澄如采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
Locanacc发布了新的文献求助30
8秒前
凌慕发布了新的文献求助10
8秒前
aaa发布了新的文献求助10
9秒前
troublemaker发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
科研通AI2S应助WuZhiqin采纳,获得10
10秒前
Lucas应助自信山河采纳,获得30
10秒前
11秒前
12秒前
djw完成签到,获得积分20
12秒前
rosalieshi发布了新的文献求助10
13秒前
田様应助ZZZ采纳,获得10
13秒前
14秒前
14秒前
亲爱的桃乐茜完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
15秒前
16秒前
初梦完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
17秒前
17秒前
18秒前
19秒前
多情嫣然发布了新的文献求助10
19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
信任代码:AI 时代的传播重构 450
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 6357956
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8172463
关于积分的说明 17208174
捐赠科研通 5413332
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2865051
邀请新用户注册赠送积分活动 1842584
关于科研通互助平台的介绍 1690666