《Journal of Energy Storage》：Selective lithium leaching from industrial mixed lithium-ion battery waste in an HCl–H
2O
2 system: Factor interactions, model development, and process optimization
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退役锂离子电池（LIBs）数量快速增长，加剧了对关键金属回收与资源循环的需求。然而，工业混合LIB废料组成复杂、物相多样，其活性材料在酸性介质中反应路径各异，常诱发铁（Fe）共浸出、酸耗过大及pH动态演变复杂，阻碍稳定且选择性的锂（Li）回收。针对上述挑战，研
退役锂离子电池（LIBs）数量快速增长，加剧了对关键金属回收与资源循环的需求。然而，工业混合LIB废料组成复杂、物相多样，其活性材料在酸性介质中反应路径各异，常诱发铁（Fe）共浸出、酸耗过大及pH动态演变复杂，阻碍稳定且选择性的锂（Li）回收。针对上述挑战，研究人员开发了HCl–H2O2浸出体系用于处理工业混合LIB废料，旨在实现高选择性锂提取，同时抑制Fe溶解，并阐明工艺参数耦合效应及相关物相与价态演变。在室温下，系统考察了HCl浓度、H2O2浓度与液固比（L/S）对锂选择性浸出的影响，建立了两因素交互（2FI）回归模型以量化参数耦合及浸后pH演变。锂与铁浸出效率及浸后pH的2FI模型均具统计显著性（p < 0.0001），R2分别为0.872、0.893与0.916，表明模型解释力与预测精度良好。方差分析显示，HCl浓度与L/S是主导锂浸出、铁抑制及浸后pH的主因子，而H2O2主要通过与其他变量交互起作用。模型预测最优条件（0.75 mol/L HCl、4% H2O2、L/S 8 mL/g）下，三次放大验证实验锂、铁浸出率分别为99.16%与仅0.10%，与预测值吻合。XRD、拉曼、XPS及SEM–EDS分析表明，LiFePO4脱锂转化为FePO4，伴随Fe(II)氧化为Fe(III)，Fe–P–O骨架在残渣中基本保留。该研究为复杂混合LIB废料的高选择性锂提取与铁抑制提供了可预测的工艺窗口与机理基础。
研究背景方面，新能源汽车与储能产业扩张使LIB产量激增，中国2024年LIB总产量达1170 GWh，2025年退役动力电池综合利用量超40万吨，同比增长32.9%。工业混合LIB废料含LiFePO4（LFP）主导正极、少量三元（NCM）正极、石墨及Cu/Al集流体，物相复杂。现有研究多聚焦单一正极或理想化样品，对工业混合废料在HCl–H2O2体系下锂选择性浸出、铁共浸出抑制及pH演变的定量多响应耦合建模不足，单因素实验难以揭示参数协同约束关系，缺乏可放大预测窗口。因此研究人员以湖南某企业工业混合LIB废料（LFP约54.6 wt%、NCM约2.0 wt%，LFP:NCM≈96:4；Li 2.40 wt%、Fe 19.31 wt%、Ni 0.57 wt%、Co 0.20 wt%、Mn 0.44 wt%、Cu 1.49 wt%、Al 2.13 wt%）为对象，开展室温HCl–H2O2选择性锂浸出研究。
主要关键技术方法方面，研究人员采用三因素五水平正交设计，以HCl浓度、H2O2浓度、液固比（L/S）为因子，室温20 °C反应2 h；利用Design-Expert V8.0.6比对线性、2FI与二次模型，选定2FI回归模型拟合锂浸出率、铁浸出率与浸后pH；以ICP-AES定量浸出液Li/Fe/Ni/Co/Mn/Cu/Al浓度计算浸出率与Li/Fe分离因子βLi/Fe；通过XRD、拉曼光谱、XPS、SEM–EDS表征原料与残渣物相、价态及形貌元素分布，结合FT-IR分析磷酸盐键合特征验证机理。
研究结果部分，引言指出工业混合废料选择性浸出的核心不是浸出总量而是抑制Fe共浸出与控制pH重分布。实验部分2.1材料表明原料为LFP主导混合废料，XRD确认主相LiFePO4与弱NCM相。2.2.1实验流程与表征确立室温HCl–H2O2搅拌浸出—过滤—ICP-AES分析链路。2.2.2数据处理与模型拟合中，研究人员定义浸出率η=(cV)/(ω·m/100)×100%，βLi/Fe=ηLi/ηFe；2FI模型y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x1x2+a5x1x3+a6x2x3+ε，ANOVA显示模型显著（p<0.0001），R2锂0.872、铁0.893、pH 0.916；HCl浓度与L/S为主导因子，H2O2以交互作用为主。最优条件0.75 mol/L HCl、4% H2O2、L/S 8 mL/g下放大验证锂浸出99.16%、铁0.10%。固体表征显示LiFePO4脱锂为FePO4，Fe(II)→Fe(III)，Fe–P–O骨架残留渣中。
讨论与结论翻译部分，研究人员指出该工作区别于既往单一物料特定条件报道，通过正交—2FI多响应建模定量识别HCl、H2O2、L/S对Li浸出、Fe抑制及浸后pH的耦合效应，引入Li/Fe分离因子作选择性指标，放大验证与固相表征共同确认工艺窗口与铁滞留机理。结论为：在室温HCl–H2O2体系可实现工业混合LIB废料锂选择性浸出（99.16%）与铁抑制（0.10%），2FI模型提供可预测操作窗口（R2≥0.872），LFP脱锂—Fe(II)氧化—FePO4骨架保留是铁滞留核心机理，研究为复杂工业混合废料短流程选择性锂回收提供量化、验证及机理支撑。论文发表于《Journal of Energy Storage》。
