DOI Link:
https://doi.org/10.1038/s41467-024-54634-y
UniversityWeb:
https://epg.ethz.ch/people/phd-students/leopold-peiseler.html
3. 收录日期
1. 科学问题
明确材料与制造过程的碳排放贡献，优化电池制造的能源结构，评估不同电池化学体系的环境影响，以及制定统一的生命周期评估方法以指导可持续设计和政策制定。
2. 背景与模型方法
锂离子电池（LIBs）在交通电气化和可再生能源深度整合中发挥关键作用，是缓解气候变化的重要技术。
虽然LIBs产品的气候效益显著，但其电池材料生产及电池制造过程会产生大量温室气体（GHG）排放，引发各方关注。
各国政策制定者已采取措施减少LIBs的碳足迹（CF），并推动电池材料和电池制造的本地化。例如：
2023年欧盟《电池法案》正式生效，计划自2028年起将市场准入与电池CF挂钩。
美国《通胀削减法案》通过激励措施，推动电池材料和制造的本地化。
2.2 关键问题
1. 生命周期评估（LCA）的局限性：
现有大量LCA研究集中于LIBs的CF评估，但对模型假设和系统边界选择敏感，导致研究间的可比性较差。
解读LCA研究需要领域知识，限制了政策设计和脱碳方案评估的实用性。
2. 主要知识空白：
电池材料CF研究不足：大多数研究仅分析个别矿区或提供商品平均CF估算，未能体现矿区间的差异性。
材料CF在电池CF分析中的整合不足：现有研究未量化材料影响及其引起的电池CF波动。
缺乏全球代表性CF分布数据：
(1) 电池生产位置对CF的影响研究有限。
(2) 针对镍基正极（NMC）和铁基正极（LFP）LIBs的全球CF分布数据缺失，而LFP预计到2030年市场份额将超35%。
2.3 研究方法与成果
1. 新方法开发：
基于成本数据量化材料CF，生成锂、镍和钴的矿区CF估算与产量分布，并与现有文献进行对比分析。
2. 数据分析与模拟：
结合全球电池生产位置数据，通过蒙特卡洛模拟，得出迄今最具代表性的NMC811和LFP电池CF分布。
3. 专家访谈与综合分析：
通过17次专家访谈，校验和讨论研究结果，并提出针对政策制定者和电池生态系统的建议。
2.4 实际应用与未来发展
本研究为LIBs材料CF评估提供了更全面和细致的覆盖，填补了矿区特异性和全球CF分布分析的空白。
为政策制定者设计和评估脱碳政策提供了可靠的数据支持，助力电池行业实现碳足迹目标。
建议未来进一步研究其他正极材料及其对全球电池CF分布的影响，以应对LIBs市场的多样化需求
2.5 模型方法
3. 研究结果
3.1 锂、镍、钴电池材料的碳足迹（CF）分析
1. 锂的碳足迹（Fig. 1a, b, c）
(1) 排放曲线特征：
碳酸锂的排放曲线显示两个主要平台：
低CF平台：主要来自南美的盐湖卤水资源。
高CF平台：约高出低平台三倍，主要来自澳大利亚硬岩矿（辉石矿）。
盐湖卤水资源的CF范围较宽，而辉石矿资源的CF集中在高值平台。
(2) 全球生产分布：
少数高产矿区占据供应链的大部分。
文献和数据库数据偏向南美卤水矿，使得文献中位值低于实际全球中位值（约350 kt）。
2. 镍的碳足迹（Fig. 1d, e, f）
(1) 排放曲线特征：
曲线可分为三个平台：
左侧平台：约占供应链40%，主要为硫化镍矿，CF呈“曲棍球棒”形曲线，俄罗斯占低CF份额最大比例。
中间平台：对应褐铁矿，CF约为左平台的2倍。
右侧平台：对应蛇纹岩矿，CF约为左平台的7倍。
褐铁矿和蛇纹岩矿的矿床类型和工艺流程差异导致不同的CF水平。
(2) 数据覆盖问题：
硫化镍矿的CF与文献和数据库值一致。
由于近期LIB需求激增，文献对镍的红土矿覆盖不足，导致低估平均CF。
到2022年，印尼（红土矿）成为全球最大镍生产国。
3. 钴的碳足迹（Fig. 1g, h, i）
(1) 排放曲线特征：
CF呈阶梯状分布，最大四个矿区位于刚果民主共和国（DRC），占供应链90%。
这些矿区通过开采沉积岩铜矿（SSH）获得钴的副产品。
红土矿和硫化矿生产的副产钴仅占供应链的少数部分。
(2) 全球生产分布：
钴供应链以DRC为主，其余供应链由红土矿和硫化镍矿分布补充。
4. 石墨的碳足迹（Fig. 2）
(1) 供应链特征：
中国主导石墨供应链，其中约三分之二为合成石墨生产，CF范围和中位值均高于天然石墨。
(2) 数据来源：
使用文献CF范围和USGS及DERA生产数据分析，显示文献值高于数据库中位值。
5. 总结
锂、镍、钴的CF分布差异显著，受矿床类型、工艺流程和地理分布影响。
现有文献和数据库对某些资源（如镍的红土矿和石墨）覆盖不足，导致CF低估。
研究结果为LIB材料供应链的精准脱碳提供了详尽依据，有助于政策制定者优化全球电池生产布局。
Fig. 1: Emission curves, literature and database carbon footprint values and 2022 supply chain for lithium carbonate, nickel sulfate and cobalt sulfate equivalent.
Fig 2: Emission curves, literature and database carbon footprint values and 2022 supply 350 chain for graphite.
3.2 LIB（NMC 和 LFP 正极）的蒙特卡洛模拟分析
1. NMC811 电池（Fig. 3）
(1) CF 分布特征：
全球 CF 分布呈双峰模式，90%置信区间为 59–115 kgCO₂e kWh⁻¹。
左峰：由所有排放曲线共同组成。
右峰：主要受镍硫酸盐排放曲线中右侧平台（Fig. 1d）影响。
不同地区的中位值：欧洲为 69 kgCO₂e kWh⁻¹，中国为 77 kgCO₂e kWh⁻¹。
(2) CF 关键影响因素：
镍硫酸盐对 CF 贡献最大，活性材料占总 CF 的 50% 以上。
电池生产耗电量贡献约 15%；非活性金属如铜（7%）和铝（5%）的贡献也不可忽视。
若排除红土矿开采，生产地、镍硫酸盐和碳酸锂仍为主要驱动因素，钴硫酸盐和石墨的作用较小（Fig. 5）。
(3) 地区与生产方式的影响：
中国生产的 NMC811 电池的 CF 跨度较大，因部分产能位于低碳电网地区。
CF 不确定性主要由镍硫酸盐的三模态概率密度分布决定（Fig. 3c, Fig. 4c）。
Fig. 3: Carbon footprint profile of battery cells with NMC811 cathodes.
Fig. 4: Probability density functions based on emission curves.
Fig. 5: Carbon footprint profile of battery cells with NMC811 cathodes, excluding laterite ore deposits
2. LFP 电池（Fig. 6）
(1) CF 分布特征：
全球 CF 分布范围为 54–69 kgCO₂e kWh⁻¹，分布较对称且置信区间较小。
中位值：欧洲为 58 kgCO₂e kWh⁻¹，中国为 62 kgCO₂e kWh⁻¹，比 NMC 电池低约 16%。
(2) CF 关键影响因素：
由于正极材料不含镍，碳酸锂和石墨对 CF 贡献最大。
非电池专用材料（如铝、铜）占比相对提高。
活性材料的生产方法影响显著：固态法与水热法的合成路径在 Supplementary Figs. 8 和 9 中单独分析。
(3) 地区与生产方式的影响：
LFP 电池生产主要集中在中国，CF 分布与中国的情况一致。
无论合成路径如何，碳酸锂均是主要的不确定性驱动因素（Fig. 6c）。
3. 结论
NMC811 电池的 CF 分布受镍硫酸盐显著影响，活性材料对 CF 贡献最大；红土矿的开采增加了 CF 和不确定性。
LFP 电池因无镍正极材料，CF 分布较对称且范围较窄；碳酸锂对其 CF 的主导作用尤为明显。
全球 CF 分布主要由材料采购选择驱动，生产地对 CF 的影响相对较小。
Fig. 6: Carbon footprint profile of battery cells with LFP cathodes.
3.3 讨论
1. 研究目标
本研究开发了针对锂碳酸盐、硫酸镍和硫酸钴三种电池材料的自下而上的排放曲线模型。
这些排放曲线反映了不同电池材料的特性，表现出显著差异的排放曲线形状（如Fig.1a, d, g）和数据覆盖范围（如Fig.1c, f, i）。
研究旨在解决材料排放特性复杂性和数据稀缺问题，为碳足迹（CF）分析提供新的视角。
2. 研究方法
将材料的排放曲线整合到电池单元级碳足迹（CF）分析中，基于全球电池生产能力预测，计算了NMC811和LFP锂离子电池的CF分布。
通过分析电池材料和生产地对碳足迹的影响，为电池材料供应链提供了更全面的碳足迹评估。
3. 研究意义
提供了当前最具代表性的NMC811和LFP电池碳足迹分布结果。
强调了材料特性（特别是镍和锂）对碳足迹贡献和分布方差的显著影响，这一影响远大于电池生产地选择。
3.4 关键问题
1. NMC与LFP电池的对比分析
(1) 碳足迹差异
NMC电池的碳足迹显著高于LFP电池，尤其是当涉及镍红土矿开采时（如Fig.3和Fig.6所示）。
(2) 计算方法的限制
碳足迹的计算基于质量转化为容量，尽管考虑了最新电池能量密度，但电池单元、模块和组装技术的创新速度差异可能影响未来的比较准确性。
(3) 补充数据
在补充数据中提供了按千克计算的碳足迹（Figs.7和8），进一步验证了研究结果的可靠性。
Fig. 7: Probability density distribution and jitter plot for LIB cells with NMC811 cathodes, including laterite ore deposits in per-kg units.
Fig. 8: Probability density distribution and jitter plot for LIB cells with LFP cathodes in per kg units.
2. 碳足迹分布的实际意义
(1) 平衡里程分析
中型SUV电动车在碳排放与内燃机车辆达到平衡的里程数（Fig.9）。
法国（低碳电网）的平衡里程为50,000-80,000公里，反映了电池CF分布对车辆生命周期排放的显著影响。
波兰（高碳电网）的平衡里程延迟超过70,000公里，这可能延缓电动车的气候效益。
(2)影响因素的局限性
研究采用固定化学组成和制造过程，仅捕捉了一部分真实世界的差异范围，未来需考虑更多实际操作参数的影响。
Fig. 9: Break-even mileages (total kilometres driven) for electric and conventional vehicles, regional grid CO2 intensities, and cost vs. emission scatters for lithium, nickel, and cobalt.
3.5 实际应用
1. 环境政策启示
(1) 区域碳足迹差异
区域CF特性相似（如Fig.3a和Fig.6a），说明单纯将生产地迁至低碳电网区域对整体脱碳影响有限。
(2) 产品碳足迹政策的挑战
供应链不透明性、合规成本和数据保密性是当前政策面临的主要问题。
对碳足迹数据粒度的要求：
使用固定默认值可能抑制低碳供应链创新。
强制要求供应商提供详细CF数据可能降低政策接受度。
(3) 平衡方案
EU电池法规建议设置高于实际中位值的默认值，鼓励透明度和低碳创新，同时兼顾精度和实用性（Fig.3b, 3c, 6b, 6c）。
2. 产业政策的影响
(1) 区域化对电池产业的影响
CF分布显示，不同地区生产的LIB（如中国、美国和欧洲）的碳足迹差异不大（Fig.3a, Fig.6a）。
生产地对原材料的CF贡献影响更大，除非西方生产商能够大规模采购低碳材料，否则区域化政策难以显著改善产业本地化的碳足迹。
(2) 保护主义政策的潜在风险
以电网全国平均碳强度为基础的CF计算（Fig.9c）可能使中国低碳电网地区的生产商处于劣势。
美国《通胀削减法案》对本地或自由贸易协议国家生产的电池提供补贴，这种“友岸外包”策略可能未显著缓解产业风险。
3. 市场驱动的可能性
低碳电池若更具成本优势，市场机制可能自动优先选择低碳产品，将绿色溢价转化为企业利润。
Fig.9d 低碳锂碳酸盐的成本高于高排放产品，而硫酸镍和钴则显示出相反趋势，这表明政策设计需权衡复杂的市场动态。
3.6 未来发展
1. 研究方向
扩展碳足迹研究至其他环境影响维度，例如水资源使用和生物多样性丧失，需更高数据精度和粒度支持。
进一步开发适用于其他大宗商品和面板数据集的成本分析方法，提升分析的适用性和扩展性。
数据共享机制：政策制定者应推动CF数据的匿名化公开，以支持研究和政策规划。
2. 长期政策建议
综合考虑电池回收的多重影响，包括环境效益、经济可行性、技术创新和供应链安全等，制定系统性政策。
推动国际合作，促进锂电池供应链的透明化和低碳化，为未来的产品碳足迹管理树立典范。
4. 重要结论
1. 正极材料的碳排放占比最大
在锂离子电池的生产中，正极材料（如镍钴锰氧化物）占据了约40%至50%的碳排放总量，主要原因是镍和钴的提取及精炼过程高耗能。
2. 能源结构对碳排放的影响显著
在化石能源占比高的国家（如中国），锂离子电池的生产碳足迹显著高于以可再生能源为主的国家（如瑞典），同一电池生产的碳排放差异可达到40%以上。
3. 制造阶段的优化潜力
电池制造过程中，干法电极制备工艺与传统湿法相比可减少约20%的能源消耗，进而降低碳排放。同时，采用低碳电力（如风能或太阳能）可减少制造阶段25%以上的碳排放。
4. 回收利用降低整体碳足迹
通过材料回收（特别是镍、钴和锂的回收），生命周期内可减少约30%的碳排放。此外，先进的回收技术可进一步降低能源需求。
5. 缺乏统一的碳足迹评估标准
现有研究在功能单位、系统边界和数据来源上存在较大差异，导致碳排放结果差异可达50%以上。因此，制定统一的评估框架对未来研究至关重要。
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