典型废旧锂离子电池回收工艺中污染物与碳排放的协同评价

《Journal of Cleaner Production》：Synergistic evaluation of pollutants and carbon emissions in typical spent lithium-ion batteries recycling processes

　　

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  采用碳-污染物协同框架对15种锂离子电池（LIB）回收工艺进行了评估。
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  利用熵-环境足迹（EF）赋权法对污染物环境影晌进行了评价。
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  直接回收工艺的温室气体排放潜力（GWP）最低，为0.056-0.213 kg CO₂当量。
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  LCO火法冶金工艺实现了协同平衡，I = 0.86。
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  在回收工艺中，协同平衡使全球GWP降低了34%以上。

引言

锂离子电池（LIBs）的开发和利用是缓解严重环境污染、促进可持续能源利用的一项有前景的策略（Liu, W. 等，2023；Xiao 等，2025）。锂离子电池应用的快速扩展推动了电池产量的增加，同时也增加了废旧锂离子电池的数量（Dobó 等，2023；Hanna 等，2025），预计到2030年将达到140万吨（IEA，2021；Xiao 等，2024），凸显了全生命周期管理的必要性（Liu 和 Teh，2025）。已有研究从多个角度对回收工艺进行了评估，包括回收效率（Su 等，2023；Tang 等，2024）、污染控制（Wang 和 Zhang，2024；Li 等，2024）和环境友好性（Wasesa 等，2022；Wesselk?mper 等，2025）。然而，单维度的碳足迹评估忽略了锂离子电池回收过程中污染物排放的环境影响，而污染物的处理本身也可能产生大量碳排放。政府间气候变化专门委员会（IPCC）第三次评估报告首次描述了多因素和政策交互作用的综合效应（Zusman 等，2021）。然而，锂离子电池回收过程中污染物减排与碳减排之间存在固有的权衡关系，因此有必要识别二者之间的最佳平衡点。对锂离子电池回收工艺中碳-污染物排放协同效应的研究可以指导绿色技术升级，并为锂离子电池回收行业的可持续发展奠定科学基础。

现有研究主要从污染物相关环境影响和碳排放两个方面对锂离子电池回收工艺进行评估（表1）（He 等，2023；Luo 等，2023；Premathilake 等，2024）。与此同时，针对废旧锂离子电池回收中碳排放与污染物协同控制模型的研究仍然有限，尽管评价污染物相关环境影响和碳排放的方法论是协同评估的前提条件。在锂离子电池回收行业中，废弃物产生与处置以及污染物排放的环境影响不容忽视（McDowall 等，2025；Xiao 等，2024）。Gutsch 和 Leker 采用结合环境足迹（EF）权重的综合环境影响（CEI）方法评估了LiNi_xCo_yMn_1-x-yO₂（NCM）的环境影响（Gutsch 和 Leker，2024；Sala 等，2018）。然而，这些权重仅适用于锂离子电池回收过程中的污染物排放。在碳排放评估方面，大多数研究关注湿法冶金中NCM（19.3-48.6 kg CO₂当量）和磷酸铁锂（LFP）的碳排放，以及火法冶金中NCM和LFP的碳排放。然而，不同的功能单元、系统边界和数据库可能会影响全球变暖潜力（GWP）结果（Rautela 等，2026）。此外，利用生命周期评估（LCA）对不同锂离子电池回收工艺的GWP进行广泛评估的研究已经大量开展（Fahimi 等，2022；Li 等，2023；Tao 等，2023）。通过LCA评估碳排放和污染物排放的环境影响可能会导致重复计算和解释困难（Zhang 等，2024）。因此，碳和污染物的量化应当分离。目前仍缺乏一套合适的量化锂离子电池回收中碳-污染协同效应的体系。

在多个领域中，关于污染物减排与碳减排协同效应的方法论研究已被广泛探索。协同水平定义为碳排放和污染物排放的协同减排程度（Liao 等，2024）。碳-污染协同效应评估最初被引入大气研究领域，随后利用多种方法进行了研究，包括双重差分法（DID）（Xu 等，2024）、对数平均迪维西亚指数分解法（LMDI）（Wang 等，2024）、耦合协调度模型（Huang 等，2023）和Tapio脱钩模型（Yang 等，2025）。交通运输（Zeng 和 He，2023）、电力（Li, J. 等，2024）、建筑（Zhang 等，2022；Zhu 和 Li，2025）和废弃物处理（He 等，2025）等工业部门已被用来评估污染物与碳排放之间的协同效应和路径（Yang 等，2024）。DID方法通过交互项（Treat×Post）估计政策对PM_2.5和CO₂减排率的影响来评估政策的协同效应，其中正系数表示共效益（Chen 等，2025）。LMDI通过定义排放比率作为指标来评估协同效应，量化它们对排放变化的贡献，并将协同减排效应作为分解因素之一进行衡量（Guo 等，2024）。这两种方法具有外生的、时间上可比的参数，适用于宏观经济政策评估和区域协同评估。耦合协调度模型通过计算耦合度来评估PM_2.5、SO₂和CO排放之间的协同关系，计算方法为耦合度与综合发展指数的乘积（Wu 等，2023）。衡量制造业协同水平的主要模型包括耦合协调度模型（Meng 等，2025；Wang 和 Cheng，2024）和Tapio脱钩模型（Liu 等，2024）。Tapio脱钩模型更适合评估两个维度之间的协同关系（Yang 等，2021），而耦合协调度模型则广泛用于探索多系统之间的复杂交互作用（Qi 等，2022；Xing 等，2019）。与Tapio模型一致的交叉弹性方法也被应用于评估工业部门的污染-碳协同效应（Tan 等，2024）。Liu 等采用Tapio模型的计算和分类框架，评估了五种石油精炼技术中污染物与碳减排的协同效应（Liu, D. 等，2024）。仅依赖工艺内部数据，本研究利用Tapio脱钩模型识别和分类锂离子电池回收工艺中的二维碳-污染协同关系。同时，污染物和碳减排的速率在很大程度上决定了锂离子电池回收工艺实现协同效应的难易程度。锂离子电池回收的全面碳-污染协同评估需要适当的方法论和污染物赋权标准，这对锂离子电池回收行业的可持续发展至关重要。锂离子电池回收工艺中尚未专门评估碳-污染协同效应。此外，还缺乏合适的碳-污染协同评估方法和环境评价中科学合理的污染物赋权方法。

为了量化不同锂离子电池回收工艺的碳-污染协同状态和减排需求，本研究建立了一套工艺层面的碳-污染协同评估框架。该框架涵盖三种回收工艺和五种锂离子电池类型，利用混合熵-环境足迹（EF）赋权法将15种回收工艺的污染物排放汇总为综合环境影响（CEI）。碳排放利用GWP进行评估。碳-污染协同框架对Tapio模型进行了适应性调整，在统一基准线下定义协同指数和协同平衡区间。敏感性分析全面考察了影响CEI和GWP结果以及回收工艺协同状态分类的因素。最后，情景分析评估了各回收工艺实现协同路径的可行性。本研究为锂离子电池回收工艺中碳-污染协同效应的评估提供了科学、可比的参考。

章节摘要

方法

本研究将广泛用于污染物赋权的混合熵-环境足迹（EF）赋权法（Li, H. 等，2024；Wang 和 Zhang，2024）与生命周期评估（LCA）相结合用于碳排放评估。计算并讨论了15种回收工艺的GWP。基于Tapio脱钩理论，评估了各回收工艺的碳排放减排率和污染物控制程度。这些方法建立了一套碳-污染协同评估框架，用于评估

锂离子电池回收工艺的综合环境影响评估

CEI分析识别了污染物排放特征，揭示了不同锂离子电池回收工艺之间的显著差异。集成熵权法和环境足迹（EF）权重的混合赋权法反映了不同污染物排放对回收工艺中相对重要性（图3）。

所得污染物权重在水废、废气和固体废物方面表现出不同趋势（表S2）。对于水废指标，悬浮物和无机物的权重

结论

由于回收工艺中碳减排和污染物减排需求不平衡，需要建立锂离子电池回收工艺的协同评估框架，以建立和探索可持续发展技术协作路径。本研究基于Tapio脱钩方法建立了15种锂离子电池回收工艺的碳-污染协同模型。该框架为评估污染物环境影响和量化

作者贡献声明

高文芳：撰写 – 审阅与编辑、监督、软件、资金获取、数据整理。陶润欣：撰写 – 初稿、方法论。李华杰：资源、数据整理。胡艳艳：监督。周秉鑫：撰写 – 审阅与编辑。徐赫：监督。吕龙义：监督。孙志：撰写 – 审阅与编辑、监督。

利益冲突声明

作者声明不存在已知的竞争性经济利益或个人关系，这些因素可能影响本文所报告的工作。

致谢

作者感谢河北省自然科学基金（编号：E2026202182）和国家自然科学基金委（52300232）对本研究提供的资金支持。

高文芳|陶润欣|李华杰|胡艳艳|周秉鑫|徐赫|吕龙义|孙志