Analisi del ciclo di vita (Life Cycle Assessment - LCA) del processo di recupero del cobalto dal catodo di batterie al litio cobalto ossido (LCO) con Deep Eutectic Solvents (DES)

Dall’ideazione della pila di Volta nel 1800, la ricerca sui generatori elettrochimici è avanzata fino ai giorni nostri. Le batterie al litio (LIB) sono tra i dispositivi maggiormente impiegati in tecnologie volte a supportare la transizione energetica. Tuttavia, la produzione delle LIB porta con sé problematiche ambientali, come lo sfruttamento di risorse considerate critiche (es. litio) e le potenziali ricadute ambientali che ne conseguono, oltre ovviamente a quelle di natura sociale, legate soprattutto all’estrazione di minerali (es. il lavoro minorile). Tra le azioni utili alla mitigazione di tali criticità vi è il riciclo dei sistemi LIB. I processi di riciclo a cui possono essere sottoposte le batterie agli ioni di litio sono principalmente di tre tipi: pirometallurgico, versatile ma molto energivoro; idrometallurgico, permette di ottenere elevate efficienze attraverso l’uso di reagenti aggressivi con conseguente grande quantità di effluenti liquidi da trattare; riciclo diretto, in grado di recuperare il materiale attivo senza cambiarne la morfologia. Quest’ultimo ancora su scale di sviluppo basse (laboratorio). Questo lavoro di tesi mira a supportare l’ecoprogettazione di un processo idrometallurgico volto al recupero del cobalto dal catodo al litio cobalto ossido (LCO) impiegando solventi innovativi: il trietilfosfato (TEP) e il Deep Eutectic Solvent (DES) formato da colina cloruro e acido ossalico. A tale scopo è stata applicata la metodologia Life Cycle Assessment (LCA), che permette di valutare le prestazioni ambientali e individuare gli hot-spots del processo. Dalle analisi di contributo svolte, è emerso come le fasi più impattanti siano quelle contenenti i solventi innovativi, poiché si portano dietro i carichi ambientali legati alla loro produzione. Inoltre, sono state condotte delle analisi di sensibilità e di incertezza, volte a valutare la robustezza del modello costruito e alla ricerca di possibili soluzioni per mitigare gli hot-spots del processo.