综述：绿色电池回收智能决策框架：机器学习与生命周期评估的协同应用

《Resources, Conservation and Recycling》：Intelligent decision framework for green battery recycling: Synergistic application of machine learning and life cycle assessment

　　

摘要
随着锂离子电池（LIBs）在电动汽车和储能领域的持续应用，退役电池数量激增，使其回收成为一项必须解决的紧迫环境和经济挑战。本研究探讨了机器学习（ML）和生命周期评价（LCA）在退役锂离子电池回收中的应用。本综述总结了相关研究，分析了机器学习的当前使用情况，重点关注其在预测回收潜力、评估健康状态、预测剩余寿命、分类电池材料和优化回收流程方面的作用。生命周期评价侧重于量化回收过程中的环境影响、节能和经济收益。它旨在识别回收过程中的关键阶段，以促进工艺改进和提高效率。在此基础上，提出了机器学习与生命周期评价协同整合的新策略，并建立了决策支持系统。该系统旨在提供坚实的科学依据和经验技术数据，以支持企业的战略规划和政府监管框架的制定。机器学习与生命周期评价的整合加速了退役锂离子电池的高效、绿色和安全回收，为工业可持续发展提供了新策略，具有重要的理论和实践价值。

引言
随着中国经济的发展，能源需求显著增加。相应地，对储能设备的需求也在不断增长。锂离子电池凭借其高能量密度、轻量化、长使用寿命和广泛的适用性，已成为首选，并广泛应用于智能手机、电动工具、电动汽车和各种便携式设备中（Liao et al., 2024; Forte et al., 2021）。基于国际能源署（IEA）的《2024 年世界能源展望》，2024 年电动汽车的年销量预计将达到 1.70×10^7 辆。预计到 2025 年，全球对锂离子电池的需求将超过 1.00×10^3 GWh，进入太瓦时（TWh）时代（Zhang et al., 2023）。然而，由于锂电池的使用寿命有限（约 3-10 年），它们正接近大规模退役（Zhu et al., 2023）。根据已发布的报告，退役锂离子电池的数量预计将从 2012 年的 1.07×10^4 吨增长到 2025 年的 4.64×10^4 吨，到 2030 年全球估计约为 1.10×10^7 吨（Zhang et al., 2023）。这些退役锂离子电池废料中含有大量有价值的金属元素，如锂、钴和镍，同时也含有氟化物和重金属等有毒有害物质（图 1a）（Lei et al., 2024）。如果退役锂电池得不到有效回收，其处置将导致严重的环境污染，特别是重金属可能污染土壤和水源（Wang et al., 2022; Briffa et al., 2020）。此外，锂电池的化学成分和结构本身很复杂。不当的储存和处置可能导致火灾和爆炸等安全事故（Zeng et al., 2014）。其次，退役锂电池中的锂、钴和镍等金属元素具有很高的回收价值（电池级锂（99.9%）每吨价值 7.38×10^5 人民币，钴粉（99.8%）每吨价值 1.78×10^5 人民币）。回收这些材料可以减少资源浪费，实现资源的循环使用，并为环保工作做出贡献。因此，从资源回收、环境保护和安全角度来看，退役锂电池的回收至关重要。

目前，退役锂电池的回收方法主要分为两类：梯次利用和拆解回收。梯次利用指的是退役锂离子电池的重用，涉及对具有较高剩余容量且总体符合使用要求的退役动力电池进行适当的修复和标准化，然后将其部署在对二次使用需求较低的电池应用领域（Lei et al., 2024）。如图 1b 所示，经过诊断、分类和重构等过程后，退役锂离子电池可以在对电池性能要求相对较低的场景中重用（Lai et al., 2021）。拆解和回收指的是将不能进行二次利用的电池进行拆解，并从其中回收锂、镍、钴和锰等材料。拆解和回收需要一定的预处理，包括分类、放电、拆解、破碎和酸浸等。目前，正极材料中元素回收的主要方法包括火法冶金和湿法冶金（Cheng et al., 2024）。火法冶金发展历史较长，工艺相对成熟，操作简单。然而，其特点是能耗高、可能释放有害气体，且锂回收率相对较低。湿法冶金能够选择性地回收金属离子，回收率相对较高。然而，工艺复杂，涉及多种反应，程序漫长。此外，在不同反应阶段（如酸浸和洗涤）期间，它还会产生大量含有酸和重金属的废水，容易造成环境污染（Zhou et al., 2021）。

除了上述的梯次利用和拆解回收外，退役锂电池还可以进行修复和再生。此处提到的修复和再生主要指直接修复方法。直接修复涉及去除退役锂离子电池材料表面的有机物（如粘结剂或残余电解质），补充缺失元素，修复晶格结构，并恢复电化学性能（Lei et al., 2024）。该方法首先需要通过预处理获取退役正极材料。随后，根据退役正极材料的具体失效机制选择合适的修复方法，以恢复其电化学性能（图 S1）（Lei et al., 2024; Wang et al., 2025）。

目前，所有回收方法在回收前都需要进行预分类。然而，目前大多数分类方法都是人工分类，耗时费力且效率低下。周团队提出了一个基于机器学习的框架，利用多方电池的本地数据进行退役电池的协同分类和回收，实现了准确高效的分类，提高了效率并降低了成本（Tao et al., 2023）。由于不同的回收方法消耗不同的资源（例如，火法冶金过程涉及大量能耗，而湿法冶金过程需要使用大量化学品），在准确分类后，可以选择适当的方法以减少不必要的消耗和能源浪费。那么，在选择回收方法后，如何评估退役锂离子电池回收的经济效益和环境影响呢？张团队使用生命周期评价（LCA）对退役锂离子电池的环境影响和经济效益进行了综合评估，从而为回收决策提供了科学依据（Ma et al., 2024）。

通过了解和评估退役锂电池回收行业，目前面临人工分类效率低、回收方法选择困难以及经济和环境影响不明确等问题。随着技术的发展，机器学习（ML）和生命周期评价（LCA）的出现为我们提供了新思路，并显示出巨大的应用价值。机器学习可以通过分析海量数据来优化电池分类和回收流程，从而提高决策效率和准确性（Tao et al., 2023）。通过在大量数据上训练模型，机器学习模型可以识别电池的类型、状态和回收价值，从而实现自动化分类和处理。这不仅提高了回收效率，降低了劳动力成本，还最大限度地减少了人工处理带来的错误和风险。此外，机器学习还可用于预测退役电池的剩余使用寿命和回收价值，从而为回收的规划和决策过程提供依据（Celik et al., 2022; Chang et al., 2024; Rastegarpanah et al., 2024）。

生命周期评价是一种评估产品在整个生命周期内环境影响的方法，涵盖原材料提取、生产、使用和处置阶段（Peters, 2023）。在退役锂电池回收领域，生命周期评价用于综合评估回收过程的经济、能源和环保效益。通过生命周期评价分析，可以识别回收过程中潜在的能源消耗、资源浪费和温室气体排放等环境问题，从而为回收技术的优化和政策制定提供科学依据（Liang et al., 2017）。

近年来，关于机器学习和生命周期评价在退役锂电池回收中应用的研究取得了显著进展。曾等人系统回顾了生命周期评价的应用状况、技术和经济评估以及多方法耦合框架，并指出数据缺乏和数据质量不均是核心瓶颈（Zeng, 2025）。陶等人系统阐述了人工智能（AI）如何克服退役阶段的数据障碍（Tao et al., 2026）。然而，现有文献显示出一个突出特征，即“并行推进”而非“深度融合”：生命周期评价研究侧重于静态环境影响核算，而机器学习研究集中在状态预测和材料识别。如表 1 所示，目前这些研究大多在单一方法框架内进行，缺乏对不同子维度的系统比较和不同方法的整合。

目前，只有少数研究开始探索生命周期评价和机器学习在锂电池回收领域的智能整合。然而，大多数是综述论文，未充分讨论这两个方面，缺乏动态耦合和双向反馈机制。同时，缺乏一个能够同时服务于企业实时批次级生产调度和政府区域级政策模拟的综合框架。因此，迫切需要在方法上智能整合机器学习和生命周期评价，构建动态协调的智能决策框架，实现从“静态事后评估”到“实时预测”的范式转变。因此，本研究侧重于机器学习的效率和生命周期评价的环境可持续性，探讨这些技术在退役锂离子电池回收中的具体应用，并提出潜在的未来趋势和挑战。重要的是，它建议将两者进行创新整合，利用机器学习强大的数据处理和分析能力以及生命周期评价出色的经济环境分析能力，对退役锂离子电池的回收过程进行精确评估，向企业和政府提供准确反馈，帮助他们做出最佳决策。预期这将有助于他人了解退役锂电池回收领域。

章节片段
机器学习在退役锂离子电池回收中的应用
机器学习是一个存在了几十年的交叉学科领域。然而，直到 20 世纪 80 年代，它才开始在各个领域得到实际应用（Delhommelle, 2018）。作为一种强大的数据分析和预测工具，机器学习可以在退役锂电池回收的不同阶段发挥关键作用，提高效率、降低成本并保护环境（Zhang, 2024）。

生命周期评价在退役锂离子电池回收中的应用
生命周期评价是一种综合且系统的分析方法，旨在评估产品、过程或服务在整个生命周期内的环境影响。具体来说，生命周期评价方法能够追踪从资源开采到生产和使用阶段，再到回收、再利用，直至最终处置的所有阶段，从而对各种环境影响进行精确量化（Wiloso et al., 2018）。
在许多研究对象中，回收过程...

机器学习与生命周期评价的协同整合：创新路径探索
机器学习与生命周期评价协同整合的关键在于打破两者之间的数据壁垒，建立“数据共享→模型关联→结果反馈”的闭环机制。机器学习的优势在于其能够处理海量动态数据并实现精确预测，而生命周期评价的优势在于其能够系统地量化环境影响。

两者的结合可以实现“技术优化”和“绿色”的同步推进。
挑战与机遇：尽管 ML 和 LCA 在退役锂电池的回收中展现出巨大的潜力，但前方的道路仍充满需要应对的挑战（图 6）。在技术层面，ML 面临几个困难，包括电池数据质量参差不齐、数据量有限以及模型可解释性差（Lv 等，2022）。退役电池的数据受传感器精度和数据采集环境干扰的影响。存在很高的
结论：本研究深入探讨了 ML 和 LCA 在退役锂离子电池回收中的应用。在 ML 领域，使用各种算法构建的电池评估模型可以预测退役锂离子电池的回收潜力、健康状态和剩余寿命；还可以优化整个电池回收过程等。通过应用 LCA，不同电池和回收过程的环境影响、节能和经济效益可以被
CRediT 作者贡献声明：马英帅：写作 - 初稿，可视化，方法论，调查，数据整理。朱有才：写作 - 审阅与编辑，验证，资源，项目管理，资金获取，构思。王军伟：资源，方法论。张年子：软件，方法论，调查，数据整理。于洋：方法论，调查，数据整理。刘崇光：写作 - 审阅与编辑，资源，项目管理。
马英帅 | 朱有才 | 王军伟 | 张年子 | 于洋 | 刘崇光
山东省环境过程与健康重点实验室，山东大学环境科学与工程学院，中国青岛，266237