锂离子电池回收助力缓解中国电动汽车发展对材料短缺的威胁

锂离子电池回收助力缓解中国电动汽车发展对材料短缺的威胁

电动汽车转型对实现碳中和至关重要，尤其在中国等新兴经济体中。然而，锂离子电池（LIBs）关键材料的短缺正制约着电动汽车（EV）的部署目标。我们的研究构建了电动汽车电池回收的综合框架，从资源补偿、环境绩效、地理空间优化以及闭环锂离子电池回收成本可行性等维度，为中国碳中和目标下的电动汽车发展提供支持。研究发现，为实现电动汽车部署目标将导致供需缺口扩大，钴和锰的需求量将分别超过2022年产量的54倍和116倍。电池回收对缓解材料短缺至关重要，预计到2060年需达到至少84%的回收率以稳定供应。在多数情景下，电池回收仍具经济可行性，最优情景下可产生580亿美元净收益。本研究揭示了综合指标间的内在权衡关系，为强化供应链韧性、推动汽车电气化进程以实现脱碳目标的电池回收策略提供了决策依据。

文章创新点：

研究视角与方法：构建多维度综合评估框架，包含资源补偿、环境绩效等四大维度，全面揭示电池回收体系复杂性与内在权衡。

定量预警：模型预测显示，实现电动汽车部署目标，钴和锰需求量将分别超2022年全球产量54倍和116倍，揭示资源短缺严重性。

目标设定：明确提出到2060年电池回收率至少达84%，才能稳定关键材料供应，为政策和企业规划设量化标杆。

经济可行性验证：情景分析证实多数情况下电池回收具经济可行性，最优情景下可产生580亿美元净收益，增强市场投资信心。

决策支持价值：揭示多目标间内在权衡关系，助决策者理解政策路径利弊，制定科学回收策略，推动汽车电气化与碳中和。

总结来说，该研究从国家战略规划者视角，对中国电动汽车电池回收进行系统性分析，诊断出资源短缺问题，开出回收率“药方”，计算成本收益，提醒多目标权衡，为国家绿色转型提供决策蓝图。

研究背景

循环经济策略有望引领全球走可持续发展道路，锂离子电池（LIB）回收作为全球回收体系核心，可降低产业环境影响。中国出台法规督促建立回收体系，闭环回收技术能缓解关键材料供应短缺，锂离子电池回收在电动汽车（EV）产业发展下前景广阔。

“双碳”目标提出后，中国电动汽车销量爆发式增长，未来保有量将突破1000万辆，可减少碳排放，但引发关键材料供应担忧。2022年，电动汽车电池对锂、钴、镍需求占比高且增长快，中国关键材料对外依存度超80%。

基于此提出核心问题：在“双碳”目标下，锂离子电池回收对中国电动汽车产业助力几何？在环境效益、空间布局及经济可行性层面有何潜在影响？最优回收策略是什么？

回答上述问题面临两大挑战：一是回收责任不明、基建不完善致回收率低，非正规市场主体参与加剧供需缺口；二是电池技术路线演进不确定，影响关键材料二次供应。本研究设计基于情景分析的回收策略。

从环境影响看，回收策略可降低全生命周期碳排放量，但清洁能源占比提升会使环境效益减弱。本研究采用“双碳”目标下电力结构数据，构建动态模型反映碳强度下降趋势。

经济可行性是关键，需多维度评估：成本核算揭示不同技术路线成本差异；规模经济效应提升产业效益；优化产业布局降低物流成本。本研究通过地理空间优化方法探究布局对供应链财务成本的影响机制。

本研究旨在评估闭环回收经济可行策略，分析满足未来材料需求潜力，探寻电动汽车普及最优路径。构建动态、系统评估框架，涵盖多个核心模块。通过模拟多种情景，确定最优发展路径。结果表明，若如期实现电动汽车大规模推广，到2060年，钴、锰供需缺口巨大，最新正极材料直接回收技术能创造协同效益，实现材料自给、抵消碳排放、带来回收利润。

研究流程

研究方法

模型概述

本研究构建统一系统级模型，分析中国“双碳”目标下电动汽车用锂离子电池（LIB）关键材料供需动态、碳排放影响、最优布局及经济前景。模型含六大核心模块，涵盖未来电动汽车渗透率预测、电池报废动态模拟等，框架见补充说明1及补充图1。

研究借助全球变化评估模型（GCAM）设定“双碳”目标情景，耦合基于技术细节的巴斯模型等自下而上方法，预测电动汽车推广轨迹。用动态物质流分析（dMFA）模拟退役电池产生量，结合电池服役寿命等数据建模分析梯次与回收利用比例，核算关键材料历史与未来需求及回收量。采用生命周期评估（LCA）方法核算碳排放协同效益，引入GCAM模拟的电力结构数据更新碳排放因子。通过区位优化物流模型优化回收流转路径，确定产业布局方案。借助EverBatt模型评估回收成本，纳入地理空间布局优化方案实现全链条成本最小化。

“双碳”目标下电动汽车渗透率预测

构建自上而下与自下而上相结合的集成模型模拟推广轨迹，决定关键材料需求规模。自上而下模块用GCAM评估系统相互作用，设定2060年二氧化碳净零排放情景。与乘用车、卡车细分领域自下而上模型衔接，乘用车采用巴斯模型量化影响因素，耦合GCAM参数得长期“S型”增长曲线；卡车以存量驱动的动态物质流分析模型为基础，基于GCAM数据计算保有量，模拟渗透率与报废量轨迹。

锂离子电池报废路径分析

废旧电池回收来源分三类：早期失效电池更换回收，质保期内故障电池部分维修后重用，部分失效电池流入回收市场；梯次利用后回收，正常退役电池大部分优先梯次利用，80%进入梯次利用体系，不同健康状态（SOH）电池应用不同，SOH降至80%以下纳入回收体系；直接回收，正常退役电池中20%直接进入回收环节。电池包寿命阶段划分见补充图2、3，说明见补充说明4。

情景设置

采用探索性情景分析方法，综合考量多维度变量，设计多组情景方案，包括2种退役模式、4种正极材料体系演变趋势、3种回收工艺、2种关键材料回收技术路线、3种电池收集率。情景与参数设置详见表1、补充说明2及补充表1。

关键材料流模拟

用动态物质流分析方法量化2010-2020年关键材料历史流动量，覆盖全生命周期。基于历史消费量与退役曲线模拟在用量与废弃流量，假设2010年前材料在用量可忽略，依质量平衡原理推导流动规模。用前瞻性产品专属存量驱动模型量化不同情景下四种关键材料预期需求与回收量，结合参数模拟流动规律。

电池未来全生命周期二氧化碳排放核算

生命周期评估边界覆盖全生命周期阶段，核算各环节环境负荷，关注全球变暖潜势。先对正极材料建模，再纳入电池制造流程核算碳排放。针对三种回收技术路线，核算不同情景与体系下每千克电池回收处理碳排放量。探讨电池容量提升与电网清洁化转型情景下碳排放变化，电力结构由GCAM模拟得出。用Simpro9软件计算能源、原料投入及碳排放产出数据。用GREET2023模型评估运输与收集环节碳排放量，借助ArcGIS软件计算运输距离，详细数据见补充数据1- 6。

电池回收地理空间布局优化

借助ArcGIS软件区位配置分析工具，整合多因素实现回收设施空间分布优化。将制造商销售网络作为回收收集点，授权回收企业列为潜在设施，分配废旧电池产生量。以总运输距离与物流成本最小化为目标函数，每十年重新优化设施布局，呈现2020- 2060年网络演变趋势。

电池回收成本评估

采用EverBatt模型评估回收成本，该模型为基于工艺的模块化技术经济分析工具，拆解回收流程为子模块，内置规模效应函数。输入参数包括物料成本等，支持自定义参数输入。与空间区位优化模型耦合，评估不同回收策略成本效益。

数据可用性

研究数据均公开可得，电池制造与回收环节能源投入及碳排放数据来源于ecoinvent3.8数据库。支撑结论及生成的数据整理至补充材料、补充数据1- 6及原始数据文件，原始文件随论文提交。

结果解析

2010—2020年中国历史文献资料流动研究

电动汽车（EV）普及轨迹、锂离子电池（LIB）报废情况，以及中国碳中和（CN60）目标下关键材料需求与自给自足的失衡

电动汽车锂离子电池关键材料的潜在需求、回收与自给潜力

九种情景下锂离子电池（LIB）的生命周期二氧化碳排放量预测

基于规模经济与地理空间配置的锂离子电池（LIB）回收单元及产业层面经济评估

研究结论

本研究构建的成本评估模型纳入空间布局对回收供应链的影响，显示科学产业布局可提升系统效率、财务可持续性，降低环境负荷。理想状态下，优化物流路径可使退役电动汽车电池单位运输成本降至0.98- 1.05美元/千米。政策制定者要统筹回收设施布局，平衡规模与物流效率，强化产业集群效应。

鉴于关键材料供需、环境影响及技术成本间存在权衡，筛选电池回收策略需综合考量多方面因素。前沿正极材料直接回收技术能创造协同价值，推动其商业化应用至关重要。最佳材料回收情景下，先进设备回收锂离子电池，满足电动汽车材料需求后，关键材料产量有望盈余30%- 41%。

延长电池寿命虽能降低碳排放，但会使关键材料自给潜力降至最低。闭环回收模式虽关键材料供应量低，但能提升材料再利用率，最大化环境与经济效益。整合优化电池与回收技术，依托二次材料供应体系，可实现关键材料供需平衡，降低碳排放，获取最大经济效益。中国电动汽车产业发展需平衡资源、环境与经济效益做策略选择。

本研究有局限性，结论仅适用于国内市场，国际贸易或影响材料供需结构。未来研究可结合地缘政治动态探索最优路径。且电池技术迭代使回收的资源需求与环境影响有不确定性，未来研究构建动态模型可纳入更多正极材料体系分析。

技术来源：https://doi.org/10.1038/s41467-025-61481-y