Mineralogia automatizada como uma abordagem nova para a caracterização composicional e textural de baterias de íon de lítio usadas

Os processos de reciclagem mecânica visam separar partículas com base em suas propriedades físicas, como tamanho, forma e densidade, e propriedades de superfície físico-químicas, como molhabilidade. Materiais secundários, incluindo resíduos eletrônicos, são altamente complexos e heterogêneos, o que complica os processos de reciclagem. Para melhorar a eficiência da reciclagem, a caracterização tanto dos materiais de alimentação do processo de reciclagem quanto dos produtos intermediários é crucial. As características texturais das partículas em misturas de resíduos não podem ser determinadas por técnicas de caracterização convencionais, como fluorescência de raios X e espectroscopia de difração de raios X. Este artigo apresenta a aplicação da mineralogia automatizada como uma ferramenta analítica, capaz de descrever características discretas das partículas para monitoramento e diagnóstico de abordagens de reciclagem de baterias de íon de lítio (LIB). A mineralogia automatizada, que é bem estabelecida para a análise de matérias-primas primárias, mas ainda não foi testada em resíduos de baterias, permite a aquisição de informações texturais e químicas, como composição elementar e de fase, morfologia, associação e grau de liberação. Para este estudo, uma massa negra processada termo-mecanicamente (<1 mm de fração) de LIBs usadas foi caracterizada com mineralogia automatizada. Cada partícula foi categorizada com base no componente da LIB que compunha: folha de Al, folha de Cu, grafite, óxidos metálicos de lítio e ligas do invólucro. Uma liberação mais seletiva dos componentes do ânodo foi alcançada pelo tratamento termo-mecânico, em comparação com os componentes do cátodo. Portanto, a mineralogia automatizada pode fornecer informações vitais para entender as propriedades das partículas da massa negra, que determinam o sucesso dos processos de reciclagem mecânica. A metodologia introduzida não se limita ao estudo de caso apresentado e é aplicável para a otimização de diferentes operações unitárias de separação na reciclagem de resíduos eletrônicos e baterias.