南昌大学合作发表Nature Sustainability|空间与技术协同适配:动力电池回收体系的可持续发展新探索

聚焦退役动力电池回收领域存在的空间、技术与政策错配问题，构建融合机器学习、生命周期评价与空间情景模拟的多尺度分析框架。研究以中国为实证案例，覆盖全国 364 座城市、300 余个回收项目及 24 类动力电池体系，系统研判 2020—2030 年退役动力电池时空演化规律、跨区域流转特征、环境影响与资源回收潜力。研究证实，省际协同可有效提升正规回收设施产能利用率，供需优化方案能够显著降低碳排放并提升锂资源回收率，可为低碳高效动力电池回收体系搭建、循环经济与能源转型推进提供可推广的技术工具与决策依据。

1 科学问题

当前我国动力电池回收体系存在三大核心科学问题。第一，空间错配问题，退役动力电池产生区域与正规处理产能布局不匹配，加之大量非正规回收主体参与分流，造成正规设施产能闲置、回收资源流失。第二，环境影响区域异质性突出，各省电力结构差异显著，相同回收工艺在不同省份产生的碳排放、污染排放差距悬殊，非正规回收的环境负荷更是远高于合规企业。第三，技术体系适配不足，不同区域采用火法、湿法、火湿联合等差异化回收工艺，工艺布局与电池品类、区域条件不匹配，制约资源回收效率与污染管控效果。同时，现有研究空间分辨率不足，多停留在国家或省级层面，难以支撑精细化区域治理。

2 研究方案

研究搭建四模块耦合的一体化分析框架。首先开展城市尺度退役电池预测，整合 2016—2024 年 364 座城市电动车交强险数据、经济、人口、政策及网络关注度等指标，对比支持向量机、极端梯度提升、人工神经网络等多种机器学习模型，分乘用、商用电动车精准预测电池退役规模。其次进行跨区域流转模拟，设置省内回收、300 公里半径回收、城市群协同、邻省调配四种场景，分析电池跨区域运输流向与正规产能利用率变化。第三开展省级生命周期评价，依托 300 余个实际回收项目数据，结合八大主流回收工艺与各省电力结构，核算不同模式下的碳排放、酸化、人体毒性等环境指标及金属回收量。最后实施空间集成情景模拟，从供给端划分电池类型、能量密度、使用寿命四类情景，从需求端设置能源结构、正规回收占比、工艺优化、梯次利用三类强度梯度，组合形成 52 类情景，量化不同策略的减排与资源回收效益。

3 结论

1. 2020—2030 年全国退役动力电池累计总量达 16.67—19.99 百万吨，年复合增长率为 50.59%；退役热点呈现东北 — 西南 — 西北的迁移特征，2024 年后乘用电动车退役电池成为主体，磷酸铁锂电池在基准情景下仍占据主导地位。
2. 仅依靠省内回收时，2024 年正规回收产能利用率仅为 39.3%；推行邻省协同回收后，产能利用率相对提升 67.12%，但空间错配问题无法完全消除，且运输环节排放占整体回收排放比例不足 1%。
3. 电力结构决定区域环境负荷，火电占比高的省份回收碳排放远高于水电富集区域；非正规回收的碳排放、人体毒性负荷数倍于正规工艺。全国五大高排放省份同时也是锂资源回收主力区域，行业仍依赖低效回收模式。
4. 供需协同优化策略成效显著，最优方案可实现碳排放降幅达 44%，锂资源回收率提升 53%；不同区域适配最优治理路径存在差异，中部省份侧重工艺升级，火电省份优先推进能源结构低碳转型，电池产出大省重点规范回收渠道。

研究不足

一是非正规回收企业缺乏精细化工艺数据，研究采用高排放工艺数据进行近似表征；二是未纳入境外退役电池进口情景；三是模拟跨区域转运时，仅核算运输排放，未考量长途运输的经济成本。

未来展望

后续研究可补充经济维度约束，完善跨区域回收的综合效益评估；同时该分析框架可推广至其他新能源汽车快速普及的国家，为全球动力电池回收网络布局、技术迭代与差异化政策制定提供参考。