综述：电渗析技术从盐湖卤水中回收锂的研究进展：工艺配置、技术经济分析、挑战与人工智能机遇

这篇综述系统探讨了电渗析（ED）技术在锂回收领域的最新进展，重点分析了四种工艺配置（常规ED、双极膜ED、选择性ED和氧化还原耦合ED）的机制与性能差异，特别强调了膜污染、离子选择性和能耗等关键挑战，并创新性地提出人工智能（AI）优化和CO2原位转化Li2CO3等前沿方向。

　　

电渗析技术回收锂的工艺革命

工艺配置的进化论

电渗析（ED）技术家族呈现多元化发展态势：常规ED通过交替排列的阳离子交换膜（CEM）和阴离子交换膜（AEM）实现基础分离，但面临镁锂分离系数仅1.5-2.0的困境；双极膜ED（BMED）创新性地引入pH调控机制，将锂回收率提升至89%，却需承受2.5-4.5 kWh/m³的高能耗代价；选择性ED采用单价离子筛分膜使镁锂分离系数突破20，但膜成本高达200美元/m²；氧化还原耦合ED尚处实验室阶段，其醌类氧化还原介质可产生0.5-0.8 V的额外驱动力。

性能的决胜密码

关键操作参数如同精密仪表的旋钮：电压梯度控制在0.8-1.2 V/膜对时电流效率可达75%，而流速超过5 cm/s会产生湍流损耗；温度每升高10°C，离子迁移率提升15-20%，但超过45°C会加速膜降解。智利阿塔卡玛盐湖卤水的复杂组分（Mg/Li比达19.88）验证了多价离子的干扰效应——镁离子会与锂竞争膜通道，使电流效率骤降30%。

技术经济的平衡术

混合系统展现惊人协同效应：纳滤（NF）预处理的膜寿命延长3倍，反渗透（RO）-ED耦合系统使锂浓度提升8-10倍。特别值得关注的是CO₂原位转化技术，将阴极室pH控制在7.5-8.5时可直接沉淀电池级Li₂CO₃，省去传统Na₂CO₃沉淀剂的同时降低15%能耗。

人工智能的破局点

机器学习正在重塑工艺优化范式：长短期记忆网络（LSTM）对膜污染预测准确率达92%，强化学习算法将操作参数组合从10⁶种缩减至最优50种。但工业级挑战依然存在——ED膜成本是反渗透膜的20倍，且大规模堆叠时流体分布不均会导致40%的性能衰减。

未来赛道的竞速点

固态电解质膜（SSE）展现出革命性潜力，其无水锂传输机制使镁锂选择性突破1000；仿生膜设计从生物离子通道获取灵感，石墨烯量子点修饰膜使通量提升3倍。这些创新与AI驱动的智能控制系统结合，正推动ED技术向万吨级锂回收工厂迈进。