CN117339913A - 一种废旧电池回收系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种废旧电池回收系统，涉及电池回收处理技术领域。该系统包括用于回收废旧电池并对其进行识别和分类的回收分类模块、用于对分类后的废旧电池进行检测和处理的检测处理模块、用于将处理后的废旧电池进行再利用的回收再利用模块以及用于对电池处理过程中产生的废旧气体进行监测处理的废气监测模块。本发明通过回收分类模块将废旧电池收集起来，对废旧电池的类型进行识别和分类；再通过检测处理模块将分类后的废旧电池进行检测，根据检测结果对其进行分解和处理，从中提取出可利用物质；最后通过回收再利用模块将上述可利用物质收集并重新利用起来，实现了废旧电池的收集处理和再利用，进而避免环境被废弃的废旧电池污染。
Description
技术领域
本发明属于电池回收处理技术领域，尤其涉及一种废旧电池回收系统。
背景技术
随着电子产品的日益增多，废旧电池成为危害环境的一大因素。废旧电池中含有大量的金属以及电解质溶液，如果不加管制随意丢弃会造成严重的环境污染；而在众多类型的废旧电池中，锂离子电池因为其结构中包含易燃的有机电解液和高能量密度的正负极材料，以及其他复杂的化学成分，成为废旧电池的回收过程中最具挑战性和难度的一种类型；因此如何快速识别并分类锂离子电池且回收后的电池如何进行分解和再利用就成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种废旧电池回收系统，通过回收和识别废旧电池进行，以及对其进行分解和处理，实现废旧电池的回收和再利用，避免污染环境的同时提高了废旧电池的利用效率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
本申请实施例提供了一种废旧电池回收系统，包括依次通信连接的回收分类模块、检测处理模块和回收再利用模块；还包括与所述检测处理模块通信连接的废气监测模块；
所述回收分类模块，用于回收废旧电池并对其进行识别和分类；
所述检测处理模块，用于对分类后的所述废旧电池进行检测和处理；
所述回收再利用模块，用于将处理后的所述废旧电池进行再利用；
所述废气监测模块，用于对废旧电池拆解过程中产生的废旧气体进行实时监测，收集所述废旧气体并对其进行处理；
其中，所述回收分类模块包括彼此通信连接的电池回收单元和电池分类单元；
所述电池回收单元，用于通过电池回收装置收集所述废旧电池；
所述电池分类单元，用于根据所述废旧电池的损耗程度将其进行分类，形成电池分类清单；
其中，在所述电池分类单元中，采用BPNN算法构建电池快速筛选模型，并根据所述电池快速筛选模型对所述废旧电池进行识别和分类。
优选的，所述废旧电池的损耗程度基于电池的电压曲线进行判断；所述电压曲线表示为：
其中，k表示电池单体；k∈[1,M]，M为电池总数；
Uk(t1)表示t1时刻的电压；
Uk(t1+Δt)表示t1+Δt时刻的电压；
Uk(t2)表示t2时刻的电压。
优选的，构建所述电池快速筛选模型，包括以下阶段：
第一阶段，采集输入变量和样本数据，并对所述样本数据进行归一化处理；
第二阶段，使用三层BPNN对所述废旧电池的电池容量进行筛选；
其中，所述三层BPNN包括输入层、隐藏层和输出层；
第三阶段，设置所述隐藏层的神经元和学习率，并通过训练和测试生成所述电池快速筛选模型。
优选的，在所述第一阶段中，将废旧电池单体的标准容量及其被测电压曲线/>作为所述输入变量；所述归一化处理表示为：/>
其中，x为模型的输入向量；
xmax为输入向量x的最大值；
xmin为输入向量x的最小值。
优选的，在所述第二阶段中，所述BPNN算法的运算流程包括如下步骤：
S1，使用随机函数对每一层间的连接权值矩阵和偏置向量进行随机初始化；
S2，激活神经网络并计算所述隐藏层及所述输出层的输出；
S3，计算所述输出层和所述隐藏层的误差信息；
S4，通过更新权重和偏置以反映与输出神经元相关的传播误差。
优选的，所述检测处理模块包括废旧电池预处理部分和有价金属回收部分；
所述废旧电池预处理部分，用于对所述废旧电池中的锂离子电池进行放电处理；
所述有价金属回收部分，用于从所述锂离子电池中提取出有价金属；
其中，所述有价金属包括：Li、Co、Mn、Ni和Fe。
优选的，在提取所述有价金属的过程中，采用湿法冶金工艺并选用磷酸作为浸出剂；
其中，在所述有价金属的浸出过程中，获取有价金属浸出率的影响因子，并采用神经网络模型获取所述影响因子的最佳选取条件；
所述影响因子包括：磷酸浓度、还原剂含量、反应温度、浸出时间和液固比。
优选的，在所述回收再利用模块中，获取在所述最佳选取条件下得到的混合溶液并根据所述混合溶液获取三元正极活性材料；所述混合溶液中含有Ni+、Co2+、Mn 2+、Fe3+和Al3+；
其中，采用共沉淀法获取所述三元正极活性材料。
优选的，所述废气监测模块包括依次通信连接的气体收集单元、气体处理单元和气体排放单元；
所述气体收集单元，用于通过废气收集装置收集所述废旧气体，并将其储存在密闭处理空间中；
所述气体处理单元，用于采用废气处理方法对所述废旧气体进行处理；
所述气体排放单元，用于检测处理后的气体，将达到排放标准的气体进行排放；
其中，所述废气处理方法包括吸收法、吸附法和混合处理法。
本发明的有益效果为：
(1)本发明首先通过回收分类模块将废旧电池收集起来，再对废旧电池的类型进行识别和分类；紧接着通过检测处理模块将分类后的废旧电池进行检测，根据检测结果对其进行分解和处理，从中提取出可利用物质；最后通过回收再利用模块将上述可利用物质收集并重新利用起来，实现了废旧电池的收集处理和再利用，进而避免环境被废弃的废旧电池污染。
(2)本发明采用基于BPNN算法的电池快速筛选模型对废旧的锂离子电池进行识别和分类，避免了电池信息不完整导致的分类错误，也使得锂离子电池的识别更加准确和完善。
(3)本发明在检测处理模块中通过采用湿法冶金工艺从废旧锂离子电池中选择性回收有价金属，并在金属浸出过程中选用磷酸作为浸出介质，并且通过建立神经网络模型筛选出最佳浸出条件；从而在提高有价金属回收效率的同时减少二次污染物的产生。
(4)神经网络模型通过学习历史数据和模式，准确地预测有价金属浸出过程中的影响因素，有助于提高有价金属浸出过程的效率和产量；还通过挖掘和分析大量的数据发现影响因素之间潜在的关联和规律，为获取有价金属浸出过程中的影响因子提供充分的数据支持和准确性。
(5)本发明在回收再利用模块中通过草酸盐共沉淀法制备合成三元正极材料，将上述检测处理模块提取出的有价金属重新制备，使得浸出溶液中难以分离的有价金属直接合成为三元正极材料，避免了有价金属分离带来的资源浪费，提高资源利用效率。
附图说明
为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本申请的技术方案。
图1为本申请实施例提供的一种废旧电池回收系统的结构示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的方法和系统的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、特征及其功效做详细说明。
请参阅图1，本申请实施例提供一种废旧电池回收系统，包括依次通信连接的回收分类模块、检测处理模块和回收再利用模块；
所述回收分类模块，用于回收废旧电池并对其进行识别和分类；
所述检测处理模块，用于对分类后的所述废旧电池进行检测和处理；
所述回收再利用模块，用于将处理后的所述废旧电池进行再利用。
针对随意丢弃废旧电池所带来的环境污染问题，本申请首先通过回收分类模块将废旧电池收集起来，再对废旧电池的类型进行识别和分类；紧接着通过检测处理模块将分类后的废旧电池进行检测，根据检测结果对其进行分解和处理，从中提取出可利用物质；最后通过回收再利用模块将上述可利用物质收集并重新利用起来。实现了废旧电池的收集处理和再利用，进而避免环境被废弃的废旧电池污染。
具体地，以下将对上述模块做详细说明。
关于回收分类模块，该模块主要包括彼此通信连接的电池回收单元和电池分类单元这两个部分，在电池回收部分中，通过电池回收装置将废旧电池收集起来，然后再由电池分类部分进行初步的识别，判断废旧电池的损耗程度和电池类型，并将其按照一定的分类规则进行分类，形成电池分类清单。
需要说明的是，上述电池回收装置并不限定于特定的装置，只要能够实现废旧电池回收的装置均可以作为本申请废旧电池回收的装置。
现有的电池在完成生产后大多会在其包装表面形成信息标签，该信息标签中包含有该电池的基本信息，包括但不限于电池品牌名称、型号、电压和容量、生产日期或批次、国家和地区标识以及电池类型；因此本实施例的电池分类部分就是通过识别上述信息标签来初步了解废旧电池的基本信息及其类型。然而废旧电池中并非所有电池的包装都完好无损，因此如果有废旧电池的标签信息不完整，那么将会对电池的识别产生较大的影响；并且废旧电池中并不是所有电池都是完全无法使用的，其中有很大一部分电池只是被丢弃，但其本身还可以继续使用，也即：部分废旧电池只是有些损耗，并非完全不能再利用；而在多种多样的废旧电池中，因为锂离子电池的处理最为困难，所以本实施例的核心手段主要针对的是锂离子电池的快速分类及其后续的处理和再利用。
因此在本实施例中，为了避免电池信息不完整导致的分类错误，也为了使得锂离子电池的识别更加准确和完善，本实施例针对电池的容量进行筛选，进而确定电池损耗程度，并采用基于BPNN(Back Propagation Neural Network，反向传播神经网络)算法的电池快速筛选模型对废旧的锂离子电池进行识别和分类。
需要说明的是，上述基于BPNN算法的电池快速筛选模型和基于PLF的电池快速筛选模型在本实施例中不仅可以适用于锂离子电池的快速筛选，还可以用于其他类型电池的筛选。
因为在充放电过程中，同一类型、不同老化程度的锂离子电池有不同的电压曲线，因此在充放电结束时，单体电压越高，其容量越小；电压越低，容量越大；由此本实施例根据上述原理设计了锂离子电池的快速筛选流程。
关于基于BPNN算法的电池快速筛选模型，其包括如下三个阶段：
第一阶段，首先采集输入变量和样本进行数据准备；基于锂离子电池的原理获取电压曲线，用公式表示为：
其中，为电池单体k(k＝1,2,...,M)排除内阻影响后的电压，M为电池总数；Uk(t1)，Uk(t1+Δt)和Uk(t2)分别是t1、t1+Δt和t2时刻的电压；
其次，随机选择少量电池单体，测试这些电池的标准容量获取被测电池的被测电压曲线/>并将其作为样本数据；
最后，将标准容量和被测电压曲线/>作为模型的输入变量。
而为了提高BPNN的收敛速度并进一步提高数据训练素的，本实施例对上述样本数据进行数据归一化处理，其表示为：
其中，x为BPNN模型的输入向量；xmax和xmin分别为输入向量x的最大值和最小值。在本实施例中，归一化为数据范围在-1到1之间。
第二阶段，使用三层BPNN对电池容量进行筛选，第一层为表征输入变量的输入层；第二层由一个或多个隐藏层所组成；第三层为表征输出变量的输出层。上述BPNN算法的运算流程包括如下步骤：
S1，使用随机函数对每一层间的连接权值矩阵和偏置向量进行随机初始化；
S2，通过输入输出数据来激活神经网络，并计算隐藏层及输出层的输出；本实施例在隐藏层使用log-sigmoid函数作为传递函数，表示为：
将训练神经网络的训练数据作为输入模式P，在所述输入模式P中，定义输入层第i个节点为xp，i，将其输入到隐藏层第j个节点，表示为：
其中，wj，i为输入层到隐藏层的权值；θj，i为输入层到隐藏层的偏置；
则隐藏层第j个节点输出为：
输出层的第j个节点的输入为：
其中，wk，j为隐藏层到输出层的权值；θk，j为隐藏层到输出层的偏置；
输出层第k个节点输出为：
S3，计算输出层和隐藏层的误差信息；
进行误差估计并将误差由输出层传递至隐藏层，输出层误差计算为：
其中，Tk为真实输出；
隐藏层中的误差计算为：
S4，更新权重和偏置以反映与输出神经元相关的传播误差；
在本步骤内进行误差和偏差更新，权值通的更新方程为：
wk，j＝wk，j+Δwk，j
wj，i＝wj，i+Δwj，i；其中，α为学习率；
偏差更新方程为：
θk，j＝θk，j+Δθk，j
θj，i＝θj，i+Δθj，i。
第三阶段：设置隐藏层神经元及学习率，然后对BPNN模型进行训练；当BPNN训练完成后使用部分测试数据对筛选模型进行测试，最后生成训练好的BPNN模型。
通过上述BPNN模型可以快速根据电池容量对电池损耗程度进行判断，并根据损耗程度对电池进行分类，从而形成分类清单；该分类清单用于后续废旧电池的检测和处理以及再利用。
关于电池损耗程度的判断，根据上述电池容量将废旧电池分为三个损耗等级，分别为：一级损耗、二级损耗、三级损耗和四级损耗。一级损耗，是指电池现有的剩余电池容量为原容量的80％及以上，这种损耗比较小，经过分类后还可以继续使用，可以避免资源的浪费；二级损耗，是指电池现有的剩余电池容量为原容量的60％～80％，这种损耗占比较大，电池性能明显下降，需要经过后续的鉴别和处理才能继续进行使用；三级损耗，是指电池现有的剩余电池容量为原容量的30％～60％，这一级别的损耗较为严重，电池的性能已经不足以满足原有的功能，因此需要对其进行检测，根据其内的有价金属含量决定其后续的用途；四级损耗，是指电池现有的剩余电池容量为原容量的30％以下，这一级别的损耗已经达到了需要分解的程度，因为其损耗程度不足以支撑电池的性能，因此如果判断电池损耗程度为四级损耗，则直接将该电池进行后续的分解处理阶段。
关于检测处理模块，该模块根据上述分类清单对废旧电池进行检测，并依据上述BPNN模型的输出结果对电池进行相应的处理。
具体地，本实施例主要针对锂离子废旧电池进行回收分类，因此相应的检测和处理也是针对锂离子废旧电池。因为锂离子电池也包括很多种类，如锂钴酸锂离子电池、锂铁磷酸锂离子电池及锂镍锰钴酸锂离子电池等，而废旧锂离子电池中含有大量的有价金属，如钴(Co)、锂(Li)、锰(Mn)和镍(Ni)等；另一方面，还有部分有毒化学物质如氟化物、氢化物等；如果废弃锂离子的处置不当不仅会造成长期的环境影响，而且会导致重大的资源浪费。因此，废旧锂离子电池中的有价金属回收及再利用对于减少环境污染及缓解社会资源显得非常重要。针对上述问题，本实施例针对不同类型，如锂钴酸锂离子电池(LiCoO2)、锰酸锂离子电池(LiMn2O4)、锂铁磷酸锂离子电池(LiFePO4)和锂镍锰钴酸锂离子电池(LiNixCoyMnzO2)为正极材料的废旧锂离子的回收及再利用进行处理。
在检测处理模块对锂离子电池的处理中，主要包括两个部分，分别为废旧锂离子电池的预处理部分和正极活性物质中有价金属回收部分。
关于废旧锂离子电池的预处理部分，为了防止含有一定剩余电量的废旧电池短路或者自燃，对电池进行放电可以有效避免爆炸事故的发生；因此在预处理部分的操作主要为锂离子电池的放电处理。放电处理阶段通过将电池浸入盐溶液中，使其短路而放出残余电量。
关于正极活性物质中有价金属回收部分，选用湿法冶金的工艺并在浸出过程中选用磷酸作为浸出剂，从而将有价金属Li从锂离子电池中选择性浸出。湿法冶金工艺可以在提高回收效率的同时减少二次污染物；而磷酸作为浸出剂可以使得浸出过程中产生的废酸和废气对环境污染较小。但废旧电池中除了Li，还有Co、Mn、Ni和Fe这类有价金属，因此磷酸浓度、还原剂含量、反应温度、时间和液固比均会对正极废料中金属浸出率产生影响。
因此本实施采用神经网络模型，将上述有价金属的浸出影响因素作为输入，通过试验和分析训练神经网络模型，并通过该神经网络模型获取金属浸出率影响因素的最佳选取条件。
神经网络模型可以通过学习历史数据和模式，准确地预测有价金属浸出过程中的影响因素，有助于提高浸出过程的效率和产量；还通过挖掘和分析大量的数据发现影响因素之间潜在的关联和规律，为获取影响因子提供充分的数据支持和准确性。
通过该模型得出，当磷酸浓度为2.0mol/L时，上述有价金属的浸出率最高，因此该浓度是浸出的最佳浓度；而当选取浸出时间为60min作为最佳时长时，浸出效率为最高；而因为金属浸出是一个吸热过程，所以选取60℃为浸出的最佳浸出温度；而通过综合分析浸出效率与试验的经济性，选取20mL/g的液固比作为废弃正极材料浸出的最佳条件；并且本实施例还选取还原剂量体积分数为4％作为最佳还原剂含量。
本申请在检测处理模块中通过采用湿法冶金工艺从废旧锂离子电池中选择性回收有价金属，并在金属浸出过程中选用磷酸作为浸出介质，并且通过建立神经网络模型筛选出最佳浸出条件；从而在提高有价金属回收效率的同时减少二次污染物的产生。
关于回收再利用模块，由于湿法冶金工艺对废旧锂离子电池中的有价金属浸出后，浸出液中的过渡金属离子如Co、Ni和Mn在性质上相似，很难将它们分离开来，因此为了避免复杂的分离步骤，本申请通过调节浸出溶液的组成直接制备前体材料，并通过最后生成三元正极活性材料来实现废旧电池的循环再利用。
具体地，本实施例采用共沉淀法直接获得前体材料来对三元正极活性材料Li(Ni1/3Co1/3Mn1/3)O2进行制备，具体步骤如下：
在上述检测处理模块中，在最佳的浸出条件下得到富含Ni+、Co2+、Mn 2+的混合溶液；
S101，首先调节混合溶液中的pH值至5.0-6.0，用于去除溶液中微量的Fe3+和Al3+；
S102，过滤除渣后添加乙酸镍、乙酸钴和乙酸锰，用于调节所述混合溶液中镍、钴和锰的摩尔比为1:1:1；
S103，用蠕动泵将草酸溶液匀速滴加至浸出的混合溶液中，并用磁力搅拌在恒温水浴锅中，直至产生沉淀；其中，所述草酸溶液浓度为2.0mol/L；所述恒温水浴锅中的温度为60℃；
S104，将所述沉淀陈化8小时，通过过滤、洗涤和干燥，在500℃下预烧5小时，得到前体材料；所述前体材料为草酸镍钴锰前驱体(Ni1/3Co1/3Mn1/3C2O4)；
S105，将Li2CO3作为锂源，按照锂与前体材料为1.05:1的摩尔比充分混合并研磨，在一定温度下焙烧12小时，得到三元正极活性材料Li(Ni1/3Co1/3Mn1/3)O2。
该回收再利用模块通过草酸盐共沉淀法制备合成三元正极材料，将上述检测处理模块提取出的有价金属重新制备，使得浸出溶液中难以分离的上述有价金属直接合成为三元正极材料，避免了有价金属分离带来的资源浪费，提高资源利用效率。
需要说明的是，因为电池在上述拆解阶段会产生含酸性废气和有机废气的混合有害气体，为了避免产生的气体对人体和环境产生较大的污染和危害，本申请的回收系统还设置有与上述检测处理模块通信连接的废气监测模块，用于对拆解过程中产生的气体进行实时监测，判断气体的种类以及其含量是否超标。
因为锂离子电池在拆解过程中产生的气态污染物有氟化氢、五氟化磷、碳酸酯类有机物以及挥发性有机物，该种废气的特点是浓度低、成分复杂、呈恶臭味，因此本申请根据该类混合废气的特点，采用碱液吸收、活性炭吸附及二者结合方法对其进行了处理。
其中，上述废气监测模块包括依次通信连接的气体收集单元、气体处理单元和气体排放单元；
所述气体收集单元，用于通过废气收集装置对电池拆解过程中产生的废气进行收集，并将其储存在密闭处理空间中；
所述气体处理单元，用于采用废气处理方法对收集的废气进行处理；
所述气体排放单元，用于检测处理后的气体，将达到排放标准的气体进行排放。
具体地，本实施例采用的废气处理方法包括吸收法、吸附法和混合处理法；
吸收法，利用碱液和混合废气在密闭空间里充分接触反应，从而使混合废气得到净化；本方法针对的是氟化物占主体的混合废气，该方法适用于处理低浓度或含颗粒物的废气；对于氟化物来说，本实施例选择用工业片碱来做液体吸收剂。
吸附法，采用活性炭吸附酸性废气和有机废气的方法；混合废气通过固定吸附床内的活性炭层的过流断面，在一定的停留时间内，由于活性炭表面与有机废气分子间相互引力(主要为范德华力)的作用产生物理吸附，从而将废气中的有机成分吸附在活性炭的空隙表面，使废气得到净化。
混合处理法，是将吸收法与吸附法进行组合，兼有二者的优点，使处理效果更高。
综合来说，上述废气结合工艺同时具备了吸收法和吸附法的特点，充分有效地发挥了二者的优势，使得净化效率得到了提高，药剂用量得到了减少，进而降低了二次污染，因此该工艺可以有效的处理电池拆解过程中产生的含酸性废气、有机废气等混合废气。
综上所述，本申请通过回收分类模块将废旧电池进行回收和识别，再通过检测处理模块对分类的废旧电池进行分解和处理，最后通过回收再利用模块实现废旧电池的再利用；实现了废旧电池的回收-处理-再利用，避免污染环境的同时，也最大程度上提高了废旧电池的利用效率，使得有价金属的资源利用率达到经济最大化。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中，上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (9)
1.一种废旧电池回收系统，其特征在于：包括依次通信连接的回收分类模块、检测处理模块和回收再利用模块；还包括与所述检测处理模块通信连接的废气监测模块；
所述回收分类模块，用于回收废旧电池并对其进行识别和分类；
所述检测处理模块，用于对分类后的所述废旧电池进行检测和处理；
所述回收再利用模块，用于将处理后的所述废旧电池进行再利用；
所述废气监测模块，用于对废旧电池拆解过程中产生的废旧气体进行实时监测，收集所述废旧气体并对其进行处理；
其中，所述回收分类模块包括彼此通信连接的电池回收单元和电池分类单元；
所述电池回收单元，用于通过电池回收装置收集所述废旧电池；
所述电池分类单元，用于根据所述废旧电池的损耗程度将其进行分类，形成电池分类清单；
其中，在所述电池分类单元中，采用BPNN算法构建电池快速筛选模型，并根据所述电池快速筛选模型对所述废旧电池进行识别和分类。
2.根据权利要求1所述的一种废旧电池回收系统，其特征在于：所述废旧电池的损耗程度基于电池的电压曲线进行判断；所述电压曲线表示为：
其中，k表示电池单体；k∈[1,M]，M为电池总数；
Uk(t1)表示t1时刻的电压；
Uk(t1+Δt)表示t1+Δt时刻的电压；
Uk(t2)表示t2时刻的电压。
3.根据权利要求1所述的一种废旧电池回收系统，其特征在于：构建所述电池快速筛选模型，包括以下阶段：
第一阶段，采集输入变量和样本数据，并对所述样本数据进行归一化处理；
第二阶段，使用三层BPNN对所述废旧电池的电池容量进行筛选；
其中，所述三层BPNN包括输入层、隐藏层和输出层；
第三阶段，设置所述隐藏层的神经元和学习率，并通过训练和测试生成所述电池快速筛选模型。
4.根据权利要求3所述的一种废旧电池回收系统，其特征在于：在所述第一阶段中，将废旧电池单体的标准容量及其被测电压曲线/>作为所述输入变量；所述归一化处理表示为：/>
其中，x为模型的输入向量；
xmax为输入向量x的最大值；
xmin为输入向量x的最小值。
5.根据权利要求4所述的一种废旧电池回收系统，其特征在于：在所述第二阶段中，所述BPNN算法的运算流程包括如下步骤：
S1，使用随机函数对每一层间的连接权值矩阵和偏置向量进行随机初始化；
S2，激活神经网络并计算所述隐藏层及所述输出层的输出；
S3，计算所述输出层和所述隐藏层的误差信息；
S4，通过更新权重和偏置以反映与输出神经元相关的传播误差。
6.根据权利要求1所述的一种废旧电池回收系统，其特征在于：所述检测处理模块包括废旧电池预处理部分和有价金属回收部分；
所述废旧电池预处理部分，用于对所述废旧电池中的锂离子电池进行放电处理；
所述有价金属回收部分，用于从所述锂离子电池中提取出有价金属；
其中，所述有价金属包括：Li、Co、Mn、Ni和Fe。
7.根据权利要求6所述的一种废旧电池回收系统，其特征在于：在提取所述有价金属的过程中，采用湿法冶金工艺并选用磷酸作为浸出剂；
其中，在所述有价金属的浸出过程中，获取有价金属浸出率的影响因子，并采用神经网络模型获取所述影响因子的最佳选取条件；
所述影响因子包括：磷酸浓度、还原剂含量、反应温度、浸出时间和液固比。
8.根据权利要求7所述的一种废旧电池回收系统，其特征在于：在所述回收再利用模块中，获取在所述最佳选取条件下得到的混合溶液并根据所述混合溶液获取三元正极活性材料；所述混合溶液中含有Ni+、Co2+、Mn 2+、Fe3+和Al3+；
其中，采用共沉淀法获取所述三元正极活性材料。
9.根据权利要求1所述的一种废旧电池回收系统，其特征在于：所述废气监测模块包括依次通信连接的气体收集单元、气体处理单元和气体排放单元；
所述气体收集单元，用于通过废气收集装置收集所述废旧气体，并将其储存在密闭处理空间中；
所述气体处理单元，用于采用废气处理方法对所述废旧气体进行处理；
所述气体排放单元，用于检测处理后的气体，将达到排放标准的气体进行排放；
其中，所述废气处理方法包括吸收法、吸附法和混合处理法。
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| 曹玲等: ""废旧锂电池中有价金属回收及三元正极材料的再制备"", 《化工进展》, vol. 38, no. 5, 31 May 2019 (2019-05-31), pages 2499 - 2505 * |
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