نشریه علوم و مهندسی جداسازی

نشریه علوم و مهندسی جداسازی

مدل‌سازی و پیش بینی فرآیند لیچینگ لیتیوم از ضایعات کاتدی باتری‌های لیتیوم یونی با استفاده از رویکردهای یادگیری‌ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی معدن، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
2 گروه مهندسی نفت، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهید باهنر کرمان
10.22103/jsse.2026.5699
چکیده
هدف: بازیابی فلزات استراتژیک، به دلیل ماهیت پیچیده و غیرخطی فرآیند لیچینگ، نیازمند آزمایش‌های تجربی متعددی است که زمان و هزینه قابل‌توجهی به همراه دارد. بنابراین، مدل‌سازی این فرآیندها با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند به کاهش هزینه‌ها، تسریع فرآیند و دستیابی به بازدهی بالای بازیابی فلزات منجر شود. این مطالعه با هدف ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین جهت پیش‌بینی لیچینگ لیتیوم از کاتد باتری‌های لیتیوم-یون مصرف‌شده انجام شد.
مواد و روش‌ها: داده‌های این مدل‌سازی از منابع پژوهشی معتبر در زمینه لیچینگ لیتیوم از کاتد باتری‌های لیتیوم-یون، بین سال‌های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵ جمع‌آوری، پردازش و نرمال‌سازی شدند. پس از پیش‌پردازش داده‌ها، پایگاه داده‌ای شامل ۵ متغیر ورودی و ۱ متغیر هدف (راندمان لیچینگ لیتیوم) تهیه شد. برای مدل‌سازی بهینه‌تر، نوع اسید (اسید سولفوریک) و عامل کاهنده (هیدروژن پراکسید) ثابت در نظر گرفته شد. چهار الگوریتم پرکاربرد در مدل‌سازی لیچینگ انتخاب شدند و مدل یادگیری ماشین برای هرکدام در دو بخش آموزش و ارزیابی با ضرایب ریاضی مختلف ارزیابی شد. سپس مدل بهینه برای پیش‌بینی نرخ لیچینگ لیتیوم بر اساس این ضرایب انتخاب گردید.
نتایج: چهار الگوریتم انتخابی شامل جنگل تصادفی، پرسپترون چندلایه، گرادیانت تقویتی و ماشین بردار پشتیبان بودند. مدل‌سازی برای هر الگوریتم با تقسیم تصادفی داده‌ها جهت آموزش و ارزیابی توسعه یافت و ضرایب مربوطه محاسبه گردید. عملکرد مدل‌ها با استفاده از ضریب تعیین (R2) و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) ارزیابی شد. طبق نتایج، بهترین عملکرد در میان مدل‌های انتخابی توسط مدل گرادیانت تقویتی با مقدار ضریب تعیین94/0 و 86/0 به ترتیب برای بخش آموزش و ارزیابی به دست آمد. در ادامه، میزان اهمیت هر یک از پارامترهای آزمایشگاهی با استفاده از آنالیز SHAP محاسبه و تحلیل شد.
نتیجه‌گیری: نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که الگوریتم گرادیانت تقویتی بهترین عملکرد را در پیش‌بینی نرخ لیچینگ لیتیوم دارد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

 
[1]        Melin, H.E., et al., Global implications of the EU battery regulation. Science, 2021. 373(6553): p. 384–387. DOI: https://doi.org/10.1126/science.abh1416
 
[2]        Li, H., et al., Green and efficient lithium recovery from spent lithium-ion batteries via waste graphite-assisted sulfidation roasting. Separation and Purification Technology, 2025. 364: p. 132414. DOI: https://doi.org/10.1016/j.seppur.2025.132414
 
[3]        Makuza, B., et al., Pyrometallurgical options for recycling spent lithium-ion batteries: A comprehensive review. Journal of Power Sources, 2021. 491: p. 229622. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2021.229622
 
[4]        Jung, J.C.-Y., P.-C. Sui, and J. Zhang, A review of recycling spent lithium-ion battery cathode materials using hydrometallurgical treatments. Journal of Energy Storage, 2021. 35: p. 102217. DOI: https://doi.org/10.1016/j.est.2020.102217
 
[5]        Liang, Z., et al., Hydrometallurgical recovery of spent lithium ion batteries: environmental strategies and sustainability evaluation. ACS Sustainable Chemistry & Engineering, 2021. 9(17): p. 5750–5767. DOI: https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.1c00942
 
[6]        Jegan Roy, J., M. Srinivasan, and B. Cao, Bioleaching as an eco-friendly approach for metal recovery from spent NMC-based lithium-ion batteries at a high pulp density. ACS Sustainable Chemistry & Engineering, 2021. 9(8): p. 3060–3069. DOI: https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.0c06573
 
[7]        Mokarian, P., et al., The advanced design of bioleaching process for metal recovery: A machine learning approach. Separation and Purification Technology, 2022. 291: p. 120919. DOI: https://doi.org/10.1016/j.seppur.2022.120919
 
[8]        Roy, J.J., B. Cao, and S. Madhavi, A review on the recycling of spent lithium-ion batteries (LIBs) by the bioleaching approach. Chemosphere, 2021. 282: p. 130944. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2021.130944
 
[9]        Fetanat, M., et al., Machine learning for design of thin-film nanocomposite membranes. Separation and Purification Technology, 2021. 270: p. 118383. DOI: https://doi.org/10.1016/j.seppur.2021.118383
 
[10]      Fu, Y., et al., Effect of particle size on magnesite flotation based on kinetic studies and machine learning simulation. Powder Technology, 2020. 376: p. 486–495.
 
[11]      Aggour, K.S., et al., Artificial intelligence/machine learning in manufacturing and inspection: A GE perspective. MRS Bulletin, 2019. 44(7): p. 545–558. DOI: https://doi.org/10.1557/mrs.2019.157
 
[12]      Varshney, K.R. Engineering safety in machine learning. in 2016 Information Theory and Applications Workshop (ITA). 2016. IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ITA.2016.7888195
 
[13]      Nti, I.K., et al., Applications of artificial intelligence in engineering and manufacturing: a systematic review. Journal of Intelligent Manufacturing, 2022. 33(6): p. 1581–1601. DOI: https://doi.org/10.1007/s10845-021-01771-6
 
[14]      Ebrahimzade, H., G.R. Khayati, and M. Schaffie, PSO–ANN-based prediction of cobalt leaching rate from waste lithium-ion batteries. Journal of Material Cycles and Waste Management, 2019: p. 1–12. DOI: https://doi.org/10.1007/s10163-019-00933-2
 
[15]      Niu, B., X. Wang, and Z. Xu, Application of machine learning to guide efficient metal leaching from spent lithium-ion batteries and comprehensively reveal the process parameter influences. Journal of Cleaner Production, 2023. 410: p. 137188. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.137188
 
[16]      Flores, V. and C. Leiva, A Comparative Study on Supervised Machine Learning Algorithms for Copper Recovery Quality Prediction in a Leaching Process. Sensors (Basel), 2021. 21(6): p. 2119. DOI: https://doi.org/10.3390/s21062119
 
[17]      Zhang, Z., et al., Application of Machine Learning in a Mineral Leaching Process-Taking Pyrolusite Leaching as an Example. ACS Omega, 2022. 7(51): p. 48130–48138. DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.2c06129
 
[18]      Feng, Y., et al., Machine learning for efficient metal leaching from spent LiFePO4: Predictive modeling and sustainability assessment. Separation and Purification Technology, 2025. 370: p. 133334. DOI: https://doi.org/10.1016/j.seppur.2025.133334
 
[19]      Dutta, D., et al., Close loop separation process for the recovery of Co, Cu, Mn, Fe and Li from spent lithium-ion batteries. Separation and Purification Technology, 2018. 200: p. 327–334. DOI: https://doi.org/10.1016/j.seppur.2017.12.043
 
[20]      Jiang, F., et al., Ultrasound-assisted leaching of cobalt and lithium from spent lithium-ion batteries. Ultrasonics sonochemistry, 2018. 48: p. 88–95. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ultsonch.2018.05.019
 
[21]      Meshram, P., B. Pandey, and T. Mankhand, Hydrometallurgical processing of spent lithium ion batteries (LIBs) in the presence of a reducing agent with emphasis on kinetics of leaching. Chemical Engineering Journal, 2015. 281: p. 418–427. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cej.2015.06.071
 
[22]      Jha, M.K., et al., Recovery of lithium and cobalt from waste lithium ion batteries of mobile phone. Waste management, 2013. 33(9): p. 1890–1897. DOI: https://doi.org/10.1016/j.wasman.2013.05.008
 
[23]      Chen, L., et al., Process for the recovery of cobalt oxalate from spent lithium-ion batteries. Hydrometallurgy, 2011. 108(1-2): p. 80–86. DOI: https://doi.org/10.1016/j.hydromet.2011.02.010
 
[24]      Sun, L. and K. Qiu, Vacuum pyrolysis and hydrometallurgical process for the recovery of valuable metals from spent lithium-ion batteries. Journal of hazardous materials, 2011. 194: p. 378–384. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2011.07.114
 
[25]      Dorella, G. and M.B. Mansur, A study of the separation of cobalt from spent Li-ion battery residues. Journal of power sources, 2007. 170(1): p. 210–215. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2007.04.025
 
[26]      Tsai, L.C., et al., Hydrometallurgical Process for Recovery of Lithium and Cobalt from Spent Lithium-Ion Secondary Batteries. Advanced Materials Research, 2010. 113: p. 1688–1692. DOI: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.113-116.1688
 
[27]      Shin, S.M., et al., Development of a metal recovery process from Li-ion battery wastes. Hydrometallurgy, 2005. 79(3-4): p. 172–181. DOI: https://doi.org/10.1016/j.hydromet.2005.06.004
 
[28]      Yi, Y., et al., Unsupervised random forest for affinity estimation. Comput Vis Media (Beijing), 2022. 8(2): p. 257–272. DOI: https://doi.org/10.1007/s41095-021-0241-9
 
[29]      He, J., et al., Exploring the scale effect of urban thermal environment through XGBoost model. Sustainable Cities and Society, 2024. 114: p. 105763. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2024.105763
 
[30]      Shi, Y., Support vector regression-based QSAR models for prediction of antioxidant activity of phenolic compounds. Sci Rep, 2021. 11(1): p. 8806. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-88341-1
 
[31]      Liu, Y., et al., Predicting the onset temperature (Tg) of GexSe1− x glass transition: a feature selection based two-stage support vector regression method. Science Bulletin, 2019. 64(16): p. 1195–1203. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scib.2019.06.026
 
[32]      Taud, H. and J.-F. Mas, Multilayer perceptron (MLP), in Geomatic approaches for modeling land change scenarios. 2017, Springer. p. 451–455. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-60801-3_27
 
[33]      Sun, Y., et al., Improved Machine Learning Models by Data Processing for Predicting Life-Cycle Environmental Impacts of Chemicals. Environ Sci Technol, 2023. 57(8): p. 3434–3444. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.est.2c04945
 
[34]      Zhao, W., et al., Accurate Prediction of Soil Heavy Metal Pollution Using an Improved Machine Learning Method: A Case Study in the Pearl River Delta, China. Environ Sci Technol, 2023. 57(46): p. 17751–17761. DOI: https://doi.org/10.1021/acs.est.2c07561
 
[35]      Fan, K., et al., Soil biodiversity supports the delivery of multiple ecosystem functions in urban greenspaces. Nat Ecol Evol, 2023. 7(1): p. 113–126. DOI: https://doi.org/10.1038/s41559-022-01935-4
 
[36]      Mathis, N., et al., Machine learning prediction of prime editing efficiency across diverse chromatin contexts. Nature biotechnology, 2025. 43(5): p. 712–719. DOI: https://doi.org/10.1038/s41587-024-02268-2
 

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 26 مرداد 1405