В рамках реализации Единого отраслевого тематического плана (ЕОТП) Госкорпорации «Росатом» учёные химико-технологического кластера научного дивизиона (включая АО «Гиредмет имени Н. П. Сажина» и АО «ВНИИХТ имени Б. Н. Ласкорина») создали технологию извлечения карбоната лития, сульфата кобальта и никеля из использованных литий-ионных аккумуляторов. На экспериментальной установке они произвели партию товарной продукции батарейного качества. Разработанные технологические решения готовы к применению в промышленных масштабах.
В рамках НИОКР специалисты химико-технологического кластера разработали технологию получения карбоната лития и подтвердили её эффективность в лаборатории: чистота химического материала составила 99,5 %, что соответствует современным аккумуляторам. Более сложной задачей стало получение высокочистых кобальта и никеля из растворов отработанных литий-ионных аккумуляторов.
Для отработки технологии учёные собрали и ввели в эксплуатацию специальное экстракционное оборудование, содержащее 88 ступеней очистки металлов. На нём специалисты смогли получить образцы особо чистых солей цветных металлов. Характеристики продуктов полностью соответствуют рыночным требованиям.
По словам начальника лаборатории ХТК Ольги Юрасовой, аппаратурное оснащение технологической лаборатории также позволяет проводить научные исследования по извлечению и разделению близких по свойствам элементов в интересах внешних заказчиков: «Мы добились отличного результата при извлечении, разделении и очистке ценных цветных и редких металлов из отработанных литий-ионных аккумуляторов и не исключаем ещё более впечатляющих результатов по разделению и глубокой очистке близких по свойствам элементов в будущих работах».
Практическую значимость полученной технологии прокомментировал заместитель директора по науке и инновациям АО «Гиредмет» Константин Ивановских: «С увеличением доли литий-ионных батарей на рынке вторичных аккумуляторов и их применения в электромобилях утилизация отработанных источников тока стала насущной задачей. Количество отработанных литий-ионных аккумуляторов постоянно растёт. Ожидается, что к 2030 году ежегодная генерация электроэнергии посредством таких аккумуляторов в мире достигнет 3,5 тераватт-часа, превысив нынешний уровень более чем в 3 раза. С учётом активного развития электротранспорта в России данная проблема вскоре станет весьма острой и для нашей страны. Помимо экологического аспекта, переработка литий-ионных аккумуляторов открывает уникальные возможности для бизнеса по выделению ценных металлов. Путем гидрометаллургической переработки можно извлечь коммерчески ценные металлы, запасы которых ограничены в мире, — кобальт, никель, литий».
Российские производители электроники сталкиваются с проблемой неравных условий конкуренции
Производители электроники обратились к новому министру промышленности и торговли с просьбой о дополнительной поддержке и смягчении некоторых обязательств, в чём ранее им было отказано. Ассоциация российских разработчиков и производителей электроники (АРПЭ) направила письмо с этой просьбой Антону Алиханову. 28.06.2024 121 0 0На объект Сибирского кольцевого источника фотонов (СКИФ) поставили первое высокотехнологичное оборудование
Первое высокотехнологичное оборудование поставили в Центр коллективного пользования Сибирский кольцевой источник фотонов (СКИФ), который сейчас строится под Новосибирском, начался его монтаж. Об этом сообщил журналистам полномочный представитель президента России в СФО Анатолий Серышев. 28.06.2024 107 0 0Научный комплекс СКИФ начнёт промышленную эксплуатацию в 2026 году недалеко от Новосибирска
Центр коллективного пользования «СКИФ» (Сибирский кольцевой источник фотонов) начнёт промышленную эксплуатацию в 2026 году после завершения пусконаладочных работ в 2025 году, сообщил директор Института катализа СО РАН Валерий Бухтияров. 28.06.2024 117 0 0Специалисты МИЭТ разрабатывают программу на основе искусственного интеллекта, которая будет способна предсказывать очередное серийное убийство
Специалисты Московского института электронной техники (МИЭТ) создают программу на базе искусственного интеллекта, способную предугадывать место и время следующего серийного убийства. Алгоритм будет прогнозировать на основе данных о предыдущих преступлениях со схожим почерком, а также анализируя ранее раскрытые дела подобного рода из архива. Разработчики уже определили около 250 кейсов, которые послужат основой для обучения нейронной сети. 28.06.2024 115 0 0