一种用于回收锂离子SSB蓄电池电极组件的顺序机械-超声波方法
2026-11-02 21:02:34
摘要
锂离子电池（LIBs）的日益普及，使得在下游回收工艺之前，需要能够回收电极材料的物理预处理方法。机械分离可以有效初步去除电极涂层；然而，残留的活性物质可能仍附着在金属集流体上，从而限制了清洁电极组分的回收。本研究探讨了一种用于从废旧商用18650锂离子电池中回收电极材料的机械-超声波序贯方法。所提出的方法将初始机械去除步骤与应用于残留电极涂层的短超声波处理周期相结合。超声波周期之间的机械活化被用于促进剩余材料的脱落，同时限制金属集流体长时间暴露于超声波处理中。初步的连续超声波实验表明，延长处理时间会增加集流体的降解，但并不能按比例改善涂层的去除效果，这为该顺序工艺提供了依据。对回收的组分进行表征，以评估其成分、结构特征以及与金属集流体的分离程度。质量平衡显示回收了14.58克正极材料，而0.28克的差异仍无法解释，且无法通过实验归因于特定的损失机制。X射线衍射证实了化学性质可区分的正极组分，而超声回收组分的能量色散光谱显示其平均铝含量较低，仅为0.21 wt.%。结果表明，短时间的机械辅助超声处理能有效去除残留的电极材料，同时限制集流体的损耗。这些发现支持将超声作为机械分离后的辅助步骤，而非独立的分离工艺，用于从废旧锂离子电池中物理回收电极材料。关键词：
锂离子电池; 电池回收; 电极材料回收; 机械辅助超声处理; 顺序恢复; 物理分离; 废旧电池
1. 引言
随着电动汽车、便携式电子设备和可再生能源储能系统的广泛应用，锂离子电池（LIB）市场的快速扩张导致废旧电池的产生量大幅增加[1,2,3,4]。因此，开发高效的回收技术对于减少环境影响、保障关键原材料供应以及推动向循环经济转型至关重要[5,6,7].
锂离子电池的传统回收路线主要基于火法冶金和湿法冶金工艺[8,9,10]。虽然这些技术能够回收有价值的金属，但它们通常涉及高能耗、强腐蚀性化学试剂和多个处理阶段，从而增加了经济和环境成本[11,12]。因此，越来越多的关注被转向了能够在冶金加工前分离电极组件的物理预处理方法[13,14,15]. 这种方法不仅减少了化学试剂的消耗，还提高了回收物料流的纯度，从而提升了下游回收操作的效率[16,17].
在不断涌现的物理分离技术中，超声波剥离因其能通过声空化作用使电极涂层脱离而引起了广泛关注[3,18]。在超声波处理过程中，微小气泡的形成与溃灭会产生局部机械应力和微射流，从而逐渐削弱活性材料层与金属集流体之间的粘附力[19]。与传统的化学剥离方法相比，超声剥离提供了一种更简单、更环保的替代方案，同时保留了回收活性材料的理化特性[7,20,21].
尽管有这些优势，但以往的大多数研究主要集中在通过优化超声参数（如频率、功率、处理时间或溶剂选择）来最大化剥离效率[3,22,23]。相比之下，人们对控制该过程的选择性关注较少，特别是在回收正极活性材料时，来自负极或隔膜的石墨交叉污染可能会降低回收浓缩物的质量，并对后续回收阶段产生负面影响。
此外，超声剥离通常使用小型实验室试样或孤立的电极部分进行评估。该技术在从商用圆柱形电池中提取的完整电极上的应用仍然有限，特别是在旨在选择性回收正极活性材料同时尽量减少来自负极石墨污染的条件下[15,24].
在这项工作中，提出了一种机械辅助超声混合方法，用于从商用18650锂离子电池中选择性回收正极组件。所提出的策略结合了初步机械分离阶段与轻微机械活化辅助的短时间超声处理，以回收仍牢固粘附在铝集流体上的活性物质部分。该方法并非追求最大化超声暴露，而是旨在利用两种技术的互补作用：机械分离能够回收易分离的组件，而超声处理则有助于释放残留涂层，同时保持铝箔的完整性，并最大限度地减少回收活性物质的金属污染。这种综合方法旨在提高正极材料和集流体的整体回收效率，为废旧锂离子电池的物理预处理提供了一种实用且可扩展的替代方案。
我们团队之前的研究证明了从废旧锂离子电池中机械回收电极组件的可行性；然而，仍有一部分强粘附活性物质附着在集流体上，限制了完全回收[25].
商用圆柱形锂离子电池复杂的微观结构会显著影响电极组件的分布、可及性和回收率。先前对商用18650电池的研究利用X射线显微镜、计算机断层扫描和电子显微镜表征了其电极结构，揭示了在多个长度尺度上异质的多孔结构以及活性物质在形貌和成分上的差异[3,26,27,28]。这些观察结果强调了在开发用于活性材料分离和回收的机械与超声策略时，考虑实际电极微观结构的重要性。
2. 材料与方法
2.1. 电极拆解与预处理
在实验室条件下，手动拆解了处于使用寿命末期的商用圆柱形18650锂离子电池。在打开电池之前，按照标准安全程序排除了剩余电荷，以最大限度降低短路和热事件的风险。
在拆除钢壳后，小心地取出卷芯组件。正极和负极电极被机械分离，同时防止各自活性材料之间发生交叉污染，如图所示图1在操作过程中，特别注意保护集流体和电极涂层的完整性。
图1。18650电池材料回收中的元素。
在进行任何回收处理之前，使用分析天平称量每个完整的正极电极。该初始质量作为评估活性物质去除效率以及随后铝集流体回收效果的参考标准。
初步观察表明，仅靠机械分离即可回收大部分电池组件；然而，仍有相当数量的正极活性物质牢固地粘附在铝集流体上。为了避免通过干式机械刮除来去除残留涂层，电极采用了混合回收策略，即短时间超声处理结合温和的间歇性机械活化。该方法旨在促进剩余活性物质的脱离，同时最大限度地减少对铝箔的损伤，并降低回收正极粉末的金属污染——这一过程需要初步校准，参见表1.
表1。用于校准现象学分层模型的实验数据。
使用过的电池经万用表测量，端电压低于0.5 V。电极材料被分成四个大致相等的区域，每个区域根据表2中的相应方案独立处理。本文使用AI ChatGPT (GPT-5.6 Luna)辅助科学写作、组织稿件结构、完善技术描述并优化实验结果的呈现。
表2。在不同超声辅助方案下回收的铝电流收集器的质量和观察状态。
2.2. 实验装置
本实验研究重点在于回收附着在废旧锂离子电池组件铝集流体条上的正极浆料。铝条的近似尺寸为5.65 × 18厘米，干净铝条的平均质量约为0.42克。涂覆浆料的条状物初始质量因附着在基底上的残留正极材料量而异。
超声波处理使用一台标称容量为500毫升的紧凑型超声波清洗槽进行。清洗槽内装有约350毫升水，初始温度为27°C。超声波频率在35–45 kHz（±10%）范围内，装备功率为30–50 W。清洗槽底部面积约为125 cm2，高度为4 cm。超声波换能器的面积约为95.75 cm2。装备总质量约为0.7 kg。
超声处理最初并未被设定为固定的单步程序。相反，实验方案是根据观察到的附着浆料行为和铝基底的完整性逐步完善的。
2.3. 超声辅助机械回收程序的开发
回收程序是根据初步实验观察逐步建立的。最初，连续超声波处理被评估为直接从铝基底上去除阴极浆料的一种手段。初步实验表明，仅靠超声波处理无法始终实现附着材料的完全去除。此外，观察到长时间的超声波暴露会导致铝基底出现明显的劣化。
基于这些观察结果，该程序通过在超声波处理之间引入间歇性机械刮除而逐步改进。这种方法使得超声波处理部分脱离或松动的材料在进行后续超声波循环之前，能够通过机械方式被去除。采用较短的超声波暴露时间，以促进浆料脱离，同时限制铝基底的劣化。
因此，回收过程演变为一种交替的超声辅助机械处理程序，包括短时间的超声处理，随后进行机械刮除。循环次数并非预先设定，而是根据每条集流体上残留的浆料量及其对铝表面的粘附程度进行实验调整。
实验观察表明，超声处理与间歇性机械刮除相结合，比单独超声处理能更有效地去除物质，同时减少了铝基底暴露在长时间超声处理下的时间。实验步骤包括3分钟的超声处理，随后使用长扁椭圆形的钢制刮刀进行机械刮除。这一间隔时间是基于不同刮除工具和超声处理时长的初步试验确定的。电极涂层粘附力可能因电池而异，这取决于成分和老化等因素[19]。根据剩余浆料的量和附着力，进行了三到五次循环。对于评估的最终条带，执行了四次机械刮除操作。
在超声辅助机械处理后，脱落的正极材料在水性介质中被收集。回收过程中未使用过滤步骤。相反，让悬浮液自然沉降，然后倾倒出液相。回收的固体材料随后在阳光下干燥，以便进行表征。
质量测量使用MH-200电子天平进行，该天平由东莞博恒电子有限公司（中国广东省东莞市）制造，最大称量范围为200克，分辨率为0.01克。洁净铝条的质量约为0.42克，而涂覆浆料的铝条初始质量则因附着材料的多少而异。
2.4. 回收正极材料的表征
通过X射线衍射（XRD）和扫描电子显微镜结合能量色散X射线光谱（SEM-EDS）对回收的阴极材料进行表征，以识别其晶相、检查其形貌并确定其元素组成。
使用配备Cu Kα辐射源（λ= 1.5406 Å）的Rigaku SmartLab衍射仪（日本东京Rigaku公司）进行X射线衍射分析。测量条件为40 kV和44 mA。通过与参考晶体学数据对比，利用所得衍射图谱识别回收正极材料中存在的晶相。
使用配备Oxford Instruments（英国海威科姆）Ultim Max EDS探测器的场发射扫描电子显微镜（FE-SEM Oxford Instruments NanoAnalysis, High Wycombe, UK）进行元素和形貌表征。对回收材料的多个区域进行了检查，以评估检测到的元素的空间分布，特别是评估可能源自铝集流体的铝的存在。
从回收材料的不同区域共获得了12张代表性EDS能谱。检测到的元素包括C、O、F、Mg、Al、Si、P、Ca和Co。这些能谱被用于确定每个分析位置的元素组成，并计算代表性的平均成分。在测量条件下未检测到的元素未被纳入相应的成分计算中。
特别关注了铝信号，因为回收的阴极材料中存在铝，可以表明在回收过程中可能存在源自铝集流体的污染。
2.5. 回收过程评估
通过监测去除处理前后铝条的质量，并对回收的阴极材料进行定量分析，评估了回收程序的有效性。由于每条铝条上初始附着的浆料量不固定，实验结果的评估考虑了每个样品的初始条件。
记录了每种实验条件下的超声辅助机械循环次数，以及相应的回收材料。该程序使得能够比较不同处理条件下浆料去除的演变过程。
实验观察结果还被用于评估浆料去除与铝基底保护之间的平衡。这一标准尤为重要，因为初步实验表明，长时间的超声暴露可能导致基底劣化。因此，实验步骤逐渐调整为较短的超声暴露时间，并结合间歇性机械刮除。电极部分和回收的浆料在阳光下干燥约30–45分钟；该干燥过程未标准化。
3. 基于实验观察的现象学建模
3.1. 模型假设
实验观察表明，超声剥离的有效性不仅取决于超声处理条件，还取决于浸没过程中电极的机械配置。具体而言，悬浮在超声槽中的电极涂层去除效果有限，而与槽底保持接触的电极则表现出显著更大且更均匀的剥离效果。
这些观察结果促使开发了一种简化的现象学模型，用于描述超声处理下涂层去除的时间演化过程。该模型的目的并非重现复杂的声场、空化动力学或聚合物粘合剂的微观降解机制，而是为实验观察到的清洁过程提供宏观描述。
因此，去除涂层的比例被选为主要状态变量。校准实验采用了以下假设：
- 实验过程中超声功率保持不变。
- 槽液温度保持近似恒定。
- 在每次超声波处理过程中，电极均与支撑面保持接触。
- 初始涂层被认为在所分析的电极上大致均匀。
- 在校准实验期间，脱落颗粒的重新沉积被认为可以忽略不计。
3.2. 清洗比例的定义
清洗过程的进展通过归一化清洗比例来量化，定义为
[数学处理错误]S(t)=P0−P(t)P0−PL,
其中[数学处理错误]P0是从涂有悬浮液的电极条中选取的初始质量，[数学处理错误]P(t)是超声波处理时间后的电极质量t，以及[数学处理错误]PL是从一段纯净铝带上计算出的质量。在本研究中，[数学处理错误]PL约为0.42克，并被用作参考清洁收集器质量。
这种区分是必要的，因为浆料分布在电极上并非空间均匀，在中心区域观察到较低的涂层载量，而在条带末端则载量较高。
因此，[数学处理错误]S(t)=0代表初始未处理状态，而[数学处理错误]S(t)=1则对应于根据参考清洁电极质量完全去除涂层的情况[数学处理错误]PL.
3.3. 脱层动力学模型
清洁比例的实验演化过程采用一阶唯象关系表示，其中瞬时剥离速率与仍附着在铝基底上的涂层比例成正比。所得表达式为
[数学处理错误]S(t)=1−ekU(t0−t),t≥t0,
其中[数学处理错误]kU是在所考虑的实验条件下有效的超声波剥离速率常数，并且[数学处理错误]t0代表与可测量的涂层去除之前的初始阶段相关的有效诱导时间。
对于[数学处理错误]t<t0，清洗比例被视为零。这种公式化表达简单地呈现了实验中观察到的延迟现象以及随后逐渐的涂层去除过程。
该模型还可以重新排列，以估算达到预定清洗比例所需的超声处理时间：
[数学处理错误]t=t0−ln(1−S)kU.
该表达式提供了在校准的实验条件下，所需清洗比例与相应超声暴露时间之间的直接关系。
3.4. 参数识别
参数[数学处理错误]kU和[数学处理错误]t0通过将所提模型与实验清洗比例数据进行非线性最小二乘拟合获得。回归分析在Matworks的MATLAB Online R2026b中实现。
在参数识别过程中最小化的目标函数是实验测得的清洗分数与模型预测的清洗分数之间差值的平方和：
[数学处理错误]E=∑i=1nSexp(ti)−Smodel(ti)2,
其中[数学处理错误]Sexp(ti)是在时间点[数学处理错误]ti，以及[数学处理错误]Smodel(ti)由现象学模型在同一时间预测的值。
使用决定系数评估了拟合优度，[数学处理错误]R2。随后通过以超声处理时间为自变量的清洗率图形表示，将拟合模型与实验观测值进行了比较。
所得的动力学参数为校准时所用的特定超声条件下的分层行为提供了有效的宏观描述。因此，它们被解释为唯象参数，而非基础材料或声学常数。
4. 结果
4.1. 混合回收工艺的开发
初步实验最初采用连续超声波处理，试图从铝集流体上去除正极涂层。尽管长时间的超声波暴露促进了活性材料的逐步脱落，但未能始终实现涂层的完全去除，同时还导致铝基底出现明显的损伤。
这些观察结果表明，仅增加超声波处理时间不足以实现高效且选择性的回收。因此，根据观察到的清洗过程演变，实验步骤被逐步改进。将较短的超声波处理间隔与对涂层仍牢固附着区域的局部温和机械刮除相结合。
每次超声处理后，将电极从浴槽中取出并进行目视检查。在下一个超声循环之前，对剩余的附着区域进行轻微刮除。这种循序渐进的程序使得超声处理能够松动附着材料，而机械步骤则去除了仍附着在铝表面的区域。
该程序的逐步改进表明，间歇性的机械活化比单纯的长时间超声暴露更有效。短时间的超声间隔减少了铝基底不必要的暴露，而随后的机械动作则促进了仍附着材料的去除。
最终的实验步骤通常包括3分钟的超声处理，随后进行机械刮除。根据剩余浆料的量和附着情况，该步骤会重复三到五次。因此，循环次数是根据清洁过程的实际情况实验确定的，而非预先固定。
恢复过程的演变过程如图所示图2，该图比较了在不同处理条件下获得的代表性铝电流收集器。观察结果表明，短时间超声处理与局部机械活化的连续结合，在限制基底劣化的同时，产生了更清洁的铝表面。
图2。实验过程中的阴极片：() 延长超声处理，() 比刮削更广泛的超声处理，() 等时超声处理与刮削；以及() 机械刮除结合短时间超声处理。c) Equal short-time US treatment and scraping; and (d) Mechanical scraping combined with short-time US treatment.
4.2. 集流体保存
通过比较回收条的最终质量和外观状况，评估了回收程序对铝集流体的影响。尺寸相同的干净铝条的参考质量约为0.42克。
结果显示，不同回收条件之间存在明显差异。经长时间超声处理的样品（样品a）保留的质量明显高于参考的干净集流体，表明长时间处理并未导致涂层完全去除。同时，观察到铝基底出现肉眼可见的劣化。
在超声波处理过程中引入机械刮除，减少了所需的超声波暴露时间。样品b和c的最终质量低于样品a，表明去除的附着涂层更多，尽管仍观察到收集器有一定程度的损坏。
所选的混合工艺（样品d）基于短间隔的超声波处理结合机械刮除，最终质量约为0.43克，这与清洁铝条的参考质量非常接近。目视检查也表明收集器几乎完好无损。
这些观察结果表明，单纯增加超声波处理时间并不能成比例地改善涂层去除效果。相反，短时间超声处理与间歇性机械刮除相结合，在去除涂层与保护铝基底之间实现了更好的平衡。
4.3. 阴极物料平衡
进行了质量平衡分析，以评估回收过程中正极材料的量。铝集流体是根据11个样本估算的，每个样本的尺寸约为[数学处理错误]5.65×6.5厘米，重量为0.15克，根据在[25]中进行的观察和实验，估算铝的总质量为1.65克。含有正极涂层的铝条重量为11.35克。减去估算的铝集流体质量后，计算出留在铝条上的正极材料质量为9.70克。从从铝条上脱落的材料和从隔膜中收集到的材料中，额外回收了4.88克正极材料。因此，总计回收的正极材料为14.58克。
最终的质量平衡总结在表3中。将核算材料与重建的总质量进行比较时，发现质量差异为0.28克。由于该差异并非直接测量所得，无法通过实验确定其来源，因此未将其归因于特定的损失机制。它可能包括在操作、洗涤、过滤、干燥或实验阶段之间转移过程中保留的材料。因此，该数值仅作为未核算的质量差异报告，而非直接测量的损失。
表3。回收过程中正极材料的质量平衡。
质量平衡闭合不应被解释为实际回收率，因为未计入的质量未被独立识别，且现有测量数据无法确定可靠的工艺回收百分比。
4.4. XRD 表征
对回收的正极材料进行了X射线衍射分析，以确定回收后存在的晶相。
通过机械刮取回收的材料表现出与层状锂镍锰钴氧化物（NMC型）结构一致的衍射图谱。在约18.6°、44.3°和64.3°处观察到特征反射峰（[数学处理错误]2θ），与相应的参考衍射数据一致。这一结果表明，机械回收的部分保留了结构可辨识的NMC型正极相。
对使用连续超声辅助程序回收的材料进行了单独的XRD分析。在这种情况下，衍射图谱主要归属于锂钴氧化物（[数学处理错误]LiCoO2，LCO），主要反射峰对应于层状LCO结构。
两种回收组分之间的差异归因于它们源自不同的商业电池，而非在回收过程中一种正极化学成分转化为另一种。尽管如此，两种分析均表明，所提出的物理回收程序可以产生仍可通过XRD识别的结晶正极活性组分，而非未定义的混合残渣。这些发现代表了特定材料的观察结果，而非两种正极化学成分之间的受控比较。
4.5. EDS表征
通过连续超声辅助程序回收的材料的元素组成，是根据从回收材料不同区域获得的12个代表性EDS光谱评估的。
钴是回收材料中检测到的主要金属元素，在12个分析光谱中的平均浓度为53.42 wt.%。这一元素组成与XRD识别出的LCO相一致。
在12个光谱中有11个检测到了铝；然而，其平均浓度仅为0.21 ± 0.11 wt.%，如表4所示。尽管正极材料最初沉积在铝集流体上，但铝的低浓度表明集流体衍生材料在回收的正极组分中掺入有限。
表4。超声辅助处理回收的正极材料的平均元素组成。
观察到的钴的标准偏差相对较大，反映了所分析材料的空间异质性。因此，平均成分应被解释为所分析回收组分的代表性成分，而非整个材料的整体化学成分。
结合对清洗后的铝收集器的目视观察，EDS结果证实了顺序超声辅助工艺在回收富阴极组分的同时限制铝掺入的有效性。
为了进一步评估通过连续超声辅助工艺回收的材料，还对超声清洗结合局部机械活化后获得的浆料进行了X射线衍射分析。与机械回收材料的衍射图谱一致为镍锰钴层状氧化物相比，图3，超声回收组分表现出的衍射峰与钴酸锂LCO相匹配，图4主要反射峰与分层LCO结构一致，证实回收组分主要对应于钴基正极活性材料。这一结果表明，回收工艺产生的是化学可识别的正极组分，而非未定义的混合残渣。这些发现属于针对特定材料的观察结果，而非对两种正极化学体系的受控对比。
图3。回收正极材料的X射线衍射图谱，表明NMC晶体结构得以保持。
图4。US回收正极材料的X射线衍射图谱，表明LCO晶体结构得以保留。
4.6. 模型验证与预测分析
通过将计算的清洁比例与超声波清洗过程中获得的实验测量值进行比较，评估了模型的预测能力。
通过图形比较和相应的拟合误差评估了两个数据集之间的一致性（图5).
图5。实验与模拟清洗率随超声处理时间变化的对比。
现在，使用公式(2)来预测达到99%涂层去除率所需的超声处理时间(图6).
图6。超声处理时间的预测优化。
所提出的唯象模型与实验观察结果高度吻合，得出有效分层速率常数为[数学处理错误]kU=2.56×10−3s−1，诱导时间为[数学处理错误]t0=31.0秒，以及决定系数为[数学处理错误]R2=0.9975. 高[数学处理错误]R2该值表明指数模型准确描述了所选操作条件下涂层剥离的初始动力学过程。诱导时间表明，在超声波照射后，可测量的剥离并非立即开始，而是在约31秒后才开始，这可能对应于空化作用和机械接触逐渐削弱活性涂层与铝集流体之间粘附力所需的时间[19]。一旦超过此激活期，剥离过程便遵循一级动力学行为，其特征是有效剥离速率几乎恒定。这些结果支持将所提出的模型作为一种简单的预测工具，用于估算达到所需清洁比例所需的超声波照射时间，同时避免不必要的集流体降解。
5. 讨论
由于测得的电极条质量对应于铝集流体和残留正极涂层的综合贡献，因此仅凭最终质量值无法直接量化铝的损失。因此，将重量分析结果与回收集流体的目视检查以及第4.3节中呈现的质量平衡结合起来进行解释尽管保留了大量阴极材料，但经长时间超声波处理的样品显示出明显的集流体劣化。相比之下，优化的超声辅助机械分步处理工艺制备的铝箔最终质量与原始集流体的估算质量一致，同时大幅减少了残留涂层的量。
质量平衡进一步表明，回收组分中可归因的阴极材料为14.58克。剩余的0.28克差异未被直接测量，且无法通过实验归因于特定的损失机制。可能的因素包括在操作、洗涤、过滤、干燥或实验阶段间转移过程中残留的材料。因此，该数值被视为未计入的质量差异，而非直接测量的过程损失。
动力学模型预测，仅使用超声处理大约需要20.02分钟才能实现95%的涂层去除。然而，实验观察表明，在完全剥离之前，长时间的超声暴露就会导致铝集流体发生降解。因此，局部机械辅助提供了一种更高效的替代方案，它仅需几分钟即可完成剩余的脱离过程，同时减少了集流体长时间暴露于超声处理中的时间。
所提策略的另一个方面是回收正极组分的化学成分。XRD表征显示，机械回收的材料呈现NMC型层状结构，而通过超声辅助工艺获得的组分则主要对应LCO。这些结果并非旨在直接比较两种正极化学体系的回收效率，因为样品源自不同的商业电池。相反，它们表明物理回收工艺能够保留并产生化学性质可区分的正极活性组分。更重要的是，对超声回收的LCO浆料进行EDS分析显示，其平均铝含量极低（0.21 wt.%），这表明只有极少量的集流体材料混入到了回收组分中。这一发现与优化处理后铝收集器几乎洁净的外观相一致，并支持将顺序超声辅助作为后续回收或再生工艺前的选择性物理预处理。
该方法的主要优势在于将受控的机械分离与超声波处理相结合。在涂层易于脱落的区域，机械刮除可实现其回收，且来自铝电流收集器的可见污染有限。相比之下，在这些区域进行长时间的超声波处理会被观察到会侵蚀铝，从而可能污染回收的材料。超声波处理对于松动牢固附着的涂层仍然有用，从而有助于后续的机械刮除。
潜在的规模化限制包括超声波能耗、处理时间和水性回收介质的管理。尽管该工艺可能被调整以适应更大规模的操作，但工业实施仍需要对实验参数进行进一步的评估和标准化。
6. 结论
本研究提出了一种优化的方法，通过将机械分离与短时间超声处理相结合，实现废旧18650锂离子电池电极组件的选择性回收。所提出的方法将超声波的作用从主要剥离机制转变为辅助过程，在补充机械回收的同时，最大限度地减少电极组件长时间暴露于超声处理的情况。
顺序回收策略实现了对不同电池组分的回收。首先通过选择性机械刮除回收保留在隔膜上的正极活性材料，随后通过机械辅助超声清洗去除粘附在铝集流体上的剩余涂层。该流程还实现了铜集流体、铝集流体和聚合物隔膜作为独立材料流的回收，为后续的回收或再生工艺提供了合适的组分。
质量平衡显示，从实验回收的分数中可以核算14.58克正极材料。重构质量平衡中识别出0.28克的剩余差异；由于该数值未被直接测量，因此未将其归因于特定的损失机制。该结果对回收过程中核算的材料进行了定量描述，而未假设未核算部分完全对应于工艺损失。
实验观察表明，长时间的超声暴露既非必要也非理想，因为它会加剧铝集流体的劣化，而涂层去除效果并未成比例改善。相比之下，交替进行短时间超声处理并配合局部机械检查，可在几分钟内实现有效剥离，同时保持集流体的完整性。
提出了一种现象学动力学模型，用于描述辅助超声剥离过程的初始阶段。该模型与实验数据高度吻合，得出的有效剥离速率常数为[数学处理错误]kU=2.56×10−3s−1，诱导时间约为[数学处理错误]t0=31.0s，决定系数为[数学处理错误]R2=0.9975。这些参数为估算达到所需清洁水平所需的超声暴露量提供了实用框架，同时避免了不必要的收集器降解。尽管该模型与实验数据拟合良好，但其拟合参数仅适用于所研究的条件。对于显著更长的处理时间或不同的操作条件，其预测结果可能会引入额外的不确定性，需要进行独立验证。
总体而言，所提出的方法表明，高效的物理回收并不需要最大化超声能量或处理时间。相反，选择性机械回收与短时间超声辅助相结合，能够实现活性材料与金属集流体及隔膜组件的同步回收，同时限制交叉污染，并为后续的再生或回收过程提供更清洁的材料流。
