傳統木匠在制作家具時，有一些不常用的廢棄邊角料。 這些材料扔了太可惜了，但是一些工匠用這些廢料制作有趣的物件。 如何合理利用這些材料，制造實用的游戲？ 本文梳理了一些邊角料加工實例，為廣大木工愛好者提供了變廢為寶的思路。

示例1 :鍵盤鍵帽

成品是鍵盤帽，可以拆開安裝在鍵盤上使用。 具體樣式如下圖所示。

鍵盤帽

可以和手工鍵盤支架組合使用。

使用的工具有測量工具(游標卡尺)、刨刀、鋸片切割工具、夾持工具、防護工具)、橡膠等。

鍵帽的制作步驟如下。

1 )用帶有刀刃的18mm的鋸齒或鋸子取下鍵帽的圓形(喜歡小的一方的話用16的鉗子刃)打孔的話會變得零散。 對于厚木材，比先切書簽材料效率更高，質量也更可控。

2 )用300目、800目、2000目金剛石磨粒磨碎，用5000目、7000目磨出鏡面。

3 )從廢鍵帽上取下菊花打磨平整，避免與普通鍵帽形成角度。

4 )在加工鍵帽背面不打孔，用ab粘接劑粘接。

5 )鍵帽完成。

鍵盤制作的流程如下。

制作1:家具和普通手持設備。 大致形狀如下圖所示。

2 )挖溝，(可根據手腕大小改變尺寸，使其更舒適)，打磨成品。

鍵帽的鍵盤支架完成了。

實例2 :仿官方手機充電插座

實物可以如下所示，將手機放在這個“插座”上充電。 工作中可以隨手插，離開時可以拔。 簡單易行，美觀小巧。

需要的工具有廢板、數據線、鉆頭工具、打磨工具等。

具體的制作過程如下

1 )在廢板上打孔。

2 )修正孔間距，填入數據線。

3 )打磨完畢。

即插即用的手機充電器完成了。

實例3 )鑰匙收納神器

實物照片如下，形似瑞士軍刀組，可用于收納鑰匙，非常實用。 制作過程也比較簡單。

需要道具。 廢棄木料、沖擊鉆、木工銼、砂紙、柳釘等。

制作過程其實是打孔、磨釘子兩個部分。

打孔

磨訂書釘

打孔

磨訂書釘

簡單易用的鑰匙收納神器完成了！ 心動了也想動手嗎？

其他對象

以下列舉了幾個民間木工加工的廢棄邊角料物件。 一起來看看吧！

1 .木制勺子

木制勺子的加工過程：

2 .木戒指(使用深色樹更漂亮) )。

3 .手機支撐架。

4 .自制鬧鐘。

其實，每個木工的想法都不一樣，可以使用廢棄邊角料制作的物件也像星星一樣多，觀察木工的想象力很重要。 但是，好的木工，在制作家具時要盡量不留下邊角料。 另外，如果使用的是板材而不是實木，在利用邊角料的時候請不要忘記使用覆蓋邊的東西。 否則，甲醛可能會造成比想象中更大的危害。

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蘋果12一年可以賣3800—4500。 雖然也取決于顏色和內存的量，但是如果顏色是黑色的或者內存很大的話，二手價格會相應變高。 當然，也和手機的新舊程度有關。

蘋果官網二手iPhone12回收價格：年年無新計劃，升級換新iPhone時，可享受原設備零售價50%的優惠。 也就是說，iPhone半價回收，可以提前手機基本正常使用，外觀損傷不大。

廢舊輪胎被業界稱為“黑色污染”，我們知道其回收和處理技術既是世界性的課題，也是環境保護的課題。 據相關統計，目前全球每年報廢輪胎15億條左右，每天產生廢舊輪胎400多萬條。

焚燒輪胎的大氣污染

作為世界最大的汽車工業大國，美國每年丟棄3億條以上的輪胎，歐洲每年也丟棄2億條以上的輪胎。 是世界上第二大輪胎生產國隨著國民對汽車需求的激增廢舊輪胎逐漸成為新的固體廢物污染源。 處理堆積的廢輪胎，也可以粉碎加工利用。

大量丟棄輪胎

廢舊輪胎加工橡膠粒效益分析

)1)廢舊輪胎每村回收成本500元，運費50元； )2)每屯水電成本為電費100元。 )3)勞動力成本，3人，每屯生產勞動力成本70元)4)原料損耗及運輸損耗率3%，成本60元； )5)其他不可預見的支出，每屯20元)6)每村生產成本合計800元

廢舊輪胎加工利潤

根據每噸利潤估算，預計每噸橡膠粒子價格為1800元，扣除每噸成本800元，每噸利潤為1000元。 除30%的鋼絲外，每噸利潤700元，以上僅為橡膠粒子產品利潤，對輪胎纖維、鋼絲不做測算。

介紹近年來在安防領域比較熱門的雙能(能譜) CT技術和基于深度學習的圖像識別技術。

安檢CT近十多年來，隨著科技的發展和制造水平的提高，以通道式x機為主的安檢設備廣泛應用于機場、海關、車站、檢察機關、大型活動現場等場所，對預防和遏制爆炸、槍擊、行兇等事件具有重要意義。

p>車站安檢：

通道式 X 光機的透視成像圖為物體在垂直于 X 射線平面的投影圖，投影圖中像素點表征射線衰減情況，難以穿透的區域（射線衰減大）以深色顯示，容易穿透的區域（射線衰減小）以淺色顯示。在通道式 X 光機的透視成像圖中，刀具、棍棒、等金屬危險品具有較為明顯的輪廓和顏色，容易被識別出。

刀具識別：

而易燃易爆的液體、固體爆炸物和毒品的透視成像圖與生活中常見的飲料、化肥、洗衣粉、奶粉等相似，難以被有效識別。通道式 X 光機進行安全檢查時，還存在空間分辨率有限、無法分辨出復雜背景中疊放的物質、無法測定物質的真實密度、也無法準確測定物質的有效原子序數等問題。

上世紀 90 年代，美國的 Invision 公司和 L-3Comm 研發出了基于 X 射線的計算機斷層成像安檢設備，并相繼通過美國聯邦航空管理局（Federal Aviation Administration，FAA）的認證，開啟了基于 X 射線的計算機斷層成像技術 在 安 檢 領 域 的 應 用。2018 年 12 月， 國 家 標 準 GB/T 37128-2018《X 射線計算機斷層成像安全檢查系統技術要求》正式發布，從功能、性能、電氣安全、電磁兼容適應性和環境適應性等多個角度規范了 X 射線的計算機斷層成像設備，使得安檢計算機斷層掃描（Computed Tomography, CT）設備的設計、制造、驗收和使用有據可查，也為安檢 CT 設備的廣泛應用奠定了基礎。

在安檢領域的檢測手段中，CT 技術是比較成熟并逐漸成為重要的技術手段。由于 CT 技術能夠使得安檢無需開箱，實現行李的快速、三維成像檢查，有效地識別隱藏的物體，其漏報率和誤報率遠低于其他準實時成像檢測系統，因此，該技術具有獨特的技術優勢。

與醫療CT和工業 CT 相比，安檢CT的主要特點是：

1）被檢物種類復雜，多為體積較小的物品，采用低能量的 X 射線源；

2）以成像為主，同時關注空間分辨、圖象質量及密度識別；

3）在結構上，采用被檢物平移、射線源和探測器旋轉的掃描，掃描速度要求高；

4）系統具有智能分析及報警功能，輔以人工分析。

與傳統的 X 光機相比，安檢 CT 的主要特點是：

1）檢測時無需開箱，實現行李的快速、三維成像檢查；

2）顯示內容豐富，可以顯示被檢測物的三維圖像，能夠確定物質厚度，有效地識別隱藏和疊壓的物體；

3）可準確計算被檢測物質的密度以及有效原子序數，識別爆炸物和毒品；

4）可精確定位爆炸物 / 毒品在行李中的位置，降低了人為因素的影響；

5）漏報率和誤報率極低。

雙能（能譜）CT

CT系統常以X光機作為射線源，假設其發出的射線是單一能量的，則根據比爾定律可得單色能量射線穿過物體衰減投影公式：

其中，I表示探測器工作通道接收到的被物質衰減后的輻射強度，I0表示探測器通道接收的未衰減的輻射強度，μ表示線性衰減系數。p(s)為函數沿著路徑s的線積分投影值。

但是，通常只有使用同步輻射X光源或放射源作為射線源時，射線才具有單一能量，此時單色投影公式才是準確適用的。而CT系統的射線源多為X光機，其發出的射線是具有連續多色能量分布的射線能譜，物質對射線的衰減值是與能量密切相關的，不能簡單利用單色投影公式作為投影數據的數學表達。

在實際系統中，多色投影的連續能譜分布不光由X射線能譜S(E)決定，還會受到探測器能量響應函數μ(E)的影響，所以投影數據對應的能譜是一個綜合射線能譜。為了表述簡潔，這里將綜合射線能譜稱為系統能譜，用D(E)表示：

綜合以上描述，將多色能量X射線衰減規律表示為：

式（3）也稱寬能譜射線條件下的Beer定律，以此為依據得到能譜射線投影公式：

式(4)較單色投影式(1)增加了對系統中能譜信息的表達，理論上是一種更加精確的投影表達式。正是由于傳統CT成像無法處理能譜信息，只能將多色投影數據簡化近似為單色投影，所以才會在重建圖像中引入大量偽影信息。使用相應的雙能CT重建算法，則可獲得被檢物的物質信息。

雙能CT重建算法的簡單思路與計算流程：

X光雙能CT成像利用物質對不同能量X光的衰減效應不同的物理性質，采集兩套不同能量(譜)下的CT數據，通過特殊的重建方法，以獲取比傳統單一能量得到的CT圖像更豐富的物質分布信息。雙能CT可以近似重建任意單能下的衰減系數圖像或電子密度和等效原子序數分布圖像對等。一方面，雙能CT對于區分密度相似而原子序數有差異的物質具有特殊優勢；另一方面，雙能CT可以很好地解決由傳統CT的多色譜造成的同種材料不同圖像和不同材料同樣CT值的問題。由于雙能CT數據給出一系列單一能量衰減系數圖像(無硬化偽影)，這樣的系統也被稱之為能譜CT。雙能CT技術在安檢領域得到了廣泛的研究和應用。該技術能夠準確地重建物質的有效原子序數和密度信息，進而達到分辨物質種類的目的，有效地降低誤報率。

包裹實物圖：雙能CT在安檢物質識別中的應用：基于深度學習的圖像特征識別

為了保證公共交通運輸的安全性，X 光包裹安檢顯示系統已經被廣泛地運用到各個機場和車站。但是，人為識別的效率和準確率還是不夠高，因為人為觀察大量的包裹圖像是一個枯燥的工作，安檢員會在長時間的工作中分心，很難保證危險違禁物品在人為安檢過程中被漏掉，因此催生了自動化智能安檢機的出現。當前 X 光行包檢測主要依靠顏色分析法和形狀分析法，這兩種方法都是靠安檢員人工看圖和人工判圖，其準確性依賴于安檢員的自身經驗，速度受限于安檢員的工作負荷，兩者效率都不易進一步提高。因此，面向高通量場景下，對行包中、和打火機等典型違禁品進行高速自動識別的需要，針對當前人工看圖和判圖效率不足的問題，研究并突破典型違禁品的圖像自動識別匹配和原子序數特性分析等關鍵技術，實現對行包中典型違禁品的自動識別和匹配的能力，達到對典型違禁品較好的自動識別，從而較大地提高安檢效率。

深度學習是通過逐層構建多層網絡，使設備獲得更細節的特征且計算效率較高，因而近年來受到廣大科研工作者的熱捧。深度學習技術在智能裝備領域產生了巨大影響。

在Hinton科研小組贏得 Image Net比賽半年之后，Google和百度等公司都發布了新的基于圖像內容的搜索引擎。它們繼承了Hinton在Image Net比賽中采用的深度學習網絡架構，并應用在各自領域中，發現圖像搜索的準確率得到了較大提升。Facebook 公司于 2013 年 12 月在紐約成立了新的人工智能實驗室，聘請了深度學習領域的著名學者，卷積網絡的發明人Yann Le Cun作為首席科學家。2014 年 1 月，Google公司花費四億美金收購了一家深度學習公司Deep Mind，而百度公司在 2012 年就成立了深度學習研究院，2014 年 5月在美國硅谷又成立了新的深度學習實驗室，聘請斯坦福大學的吳恩達教授擔任首席科學家。鑒于深度學習在學術界和工業界的巨大影響，MIT Technology Review 將其列為世界十大技術突破之首。

隨著區域性卷積神經網絡（RCNN）的出現，深度學習方法在安檢違禁物品智能識別中成為一種流行 的 算 法。 基 于YOLO（You Only Look Once） 和SSD（Single Shot Detection）兩種算法架構的深度學習算法獲得的網絡可以直接輸出多個目標以及這些目標的位置，它們在訓練到算法實施過程更加的高效，這使得它們也成為安檢智能識別中的兩種主流算法架構。而這兩種目標識別算法架構又是可以基于不同的卷積層階結構的，為了提高識別的效果，在實際的實施過程中研究人員和工程師們首先嘗試的是改進卷積層 的 結 構。

Krizhevsky等 人 提 出 的Alex Net結 構、Zeiler和 Fergus提 出 的ZFNET結 構、Simonyan和 Zisserman提 出 的VGGNET結 構 都 在YOLO和SSD目標識別架構中得到了嘗試。

盡管這些不同卷積層結構采用了不同的來表征圖像信息然后與全連接層的神經元相連，但是在實際測試效果中，可以總結以下特性：卷積層越深，全連接層的維度越大，訓練好的網絡識別效果越好，但是訓練的時間以及識別算法的運行時間都會增加，收斂的難度也會加大；訓練樣本越豐富，結果也是越好，但是獲取樣本的時間人力成本也會增加。

深度卷積神經網絡是一種機器學習算法架構，同其他機器學習算法的目的一樣，深度卷積神經網絡是一種為了獲得輸入到輸出的非線性非顯式映射的算法。該架構是通過不同階層的卷積核參數將原始數據（比如圖像）改變維度，然后再與神經元多層鏈接。學習的過程就是迭代調節卷積核參數和神經元參數的過程。該方法既可以使數據集中含有的先驗知識影響到原始數據的輸入參數上，同時可以更好地限制模型參數在學習過程中的變化，保證其收斂。

對于采集的雙能CT圖像，要針對初始化輪廓、生長準則以及方向，考慮包裹中塊狀結構的特點，現階段有研究人員采用一種改進的幾何形變模型算法對圖像進行分割。

圖像分割算法框架：

研究人員采用Faster R - CNN進行圖像的特征提取。Faster R-CNN 將區域建議和 Fast R-CNN 融合在一個網絡模型中（區域生成網絡 RPN層），用 RPN 網絡代替了 Selective Search，且預測的絕大部分高質量侯選區可以在GPU中完成，使得目標檢測的速度大幅度提升，產生建議框的網絡和目標檢測網絡進一步共享卷積特征，實現端到端的檢測。

Fast R-CNN 網絡結構如下圖，整體檢測框架大致為：

該方法分為訓練和檢測兩個階段，如圖所示，可以實現被檢物體的精確定位以及特征提取。

基于 Faster R-CNN 的燃爆物特征提?。航Y語

雙能甚至多能的 X 射線掃描機相對單能的 X 射線機器可以具有更多的信息量，可以幫助在復雜的包裹環境下識別不同的物質，對輪廓信息不是很明顯的違禁物品可以起到很大的輔助作用。這將會大大提高對不同物質的分類的能力，即使是在好幾種物質疊加在一起的時候。

基于深度學習的圖像自動檢測方法能夠自動檢測管制物品目標，從而能夠有效減少人力資源，提高企業的生產效益。該設備在實際應用中需求迫切，可以幫助維護社會治安、保障公共安全。當前國際、國內反恐局勢都非常嚴峻，管制物品自動檢測系統能夠提高包裹的檢測速度，并且其穩定性相對人工來說更好。

第一節動力電池回收行業發展狀況分析

一、動力電池回收行業發展現狀

新能源汽車現在雖未進入大規模報廢階段，不過近兩年其數量的極速上升將必然導致其動力電池回收問題成為行業關注的焦點。2015 年我國新能源車電池累計報廢量約在1.5萬噸，到 2020 年前后，我國僅純電動乘用車和混合動力乘用車的動力電池累計報廢量就將會達到 12~17 萬噸的規模。

隨著北京 2 000 輛新能源車動力電池已過五年質保期，以及北京新能源車保有量已接近 15 萬輛，國家回收標準的已經如箭在弦上。新能源汽車動力電池的回收與再利用已成為一個不可忽視的問題。再以深圳為例，沃特瑪公司生產新能源車動力電池時間較早，由于新能源車動力電池的質保年限為五年，目前深圳全市已有 2 000 輛配備沃特瑪動力電池的新能源車出保。幾年之后，隨著新能源車銷量的快速提升，企業將面臨大規模動力電池回收的難題。

國內各電池生產企業以及新能源整車企業對于超過質保期的動力電池回收后的利用都沒有統一方案。據介紹，沃特瑪目前將該公司回收的出保動力電池進行安全檢測后形成一個蓄電站，保障白天工廠所需電力。由于公司所在地的電費是白天 1 元 /度，晚上 0.2 元 /度，所以通過由出保電池組成的蓄電站“晚上充電、白天放電”，可以為公司節省一部分開支，也實現了出保動力電池的循環使用。

盡管政策頻出，但動力電池回收方面并沒有取得實質性成效。國內的純電動車廢舊電池回收遠比想象中困難，這主要表現在下面幾個方面;首先是鋰電池組構造沒有固定標準，回收工藝繁瑣;其次鋰電池組回收點少，政策細則不甚完善，補貼后續措施沒有跟上，鼓勵回收力度不夠，導致回收者積極性不高;最重要的是鋰電池組再利用工藝復雜落后，成本超過商品市場價值。以上現象出現的根源還是盡管法律有所規定，但并沒有形成統一的廢舊動力電池回收系統。

從政策層面看，感覺是政府在以一己之力推動車企回收電池，車企不主動的根本原因在回收電池賺不到錢，如果能優化鋰電池組回收和再利用的工藝難題，使之商業價值能大于成本，那么此現象將出現逆轉。

從技術層面看，回收電池的技術路線相當復雜，比如在對廢鋰電池的處理上，首先要對其進行預處理，包括放電、拆解、粉碎、分選;拆解之后的塑料以及鐵外殼可以回收;然后再對電極材料進行堿浸出、酸浸出，多種程序之后然后再進行萃取。這套復雜的程序使得很多回收企業都望而卻步。

目前我國動力電池研究主要還是集中在提高其安全性能及使用壽命方面，而對于回收利用環節是相當少的，甚至是嚴重脫節的。在當前的國內新能源車動力電池回收領域，普遍通過消費類電子產品的氫鎳、鎘鎳、鋰電池的回收處理方法，提取其中有價值的金屬，這種形式在新能源車保有輛少的情況下勉強能解決動力電池回收問題。隨著電動車需求全面攀升，到 2017 年鋰電池將會供不應求。作為動力電池的鋰離子電池含有汞、鎘、鉛等大量重金屬元素，而其正負極材料、電解質溶液等物質對環境也有相當大的影響，每年幾萬噸數量的廢舊電池將來的處理任務無疑是艱巨的，因此，業內專家呼吁要盡快研究動力電池回收以及再利用的問題，同時還要成立專門的回收機構。

二、動力電池回收行業發展特點

1、先梯級利用，后再生利用

車用動力電池報廢后如不進行必要的處理，會造成環境污染和資源浪費。我國車用動力電池絕大多數為鋰離子電池，其中雖然不含汞、鎘、鉛等毒害性較大的重金屬元素，但如果處理不當仍會對環境造成極大污染。

比如廢舊鋰離子電池的電極材料進入環境中，可與其他物質發生化學反應，造成重金屬污染、堿污染和粉塵污染;電解質進入環境中，經過化學反應，可能造成氟污染和砷污染。

有研究顯示，回收鋰離子電池可節約51.3%的自然資源，包括減少45.3%的礦石消耗和57.2%的化石能源消耗。鋰離子電池材料中，包含很多有價值的材料。以一種三元材料電池為例，其中含鎳12%、鈷 5%、錳 7%、鋰 1.2%，如果通過回收工藝，將有價值材料再利用，會達到節約資源的目的。

2、生產企業承擔回收利用的主體責任

廢舊動力蓄電池應該進行梯級利用后再生利用。梯級利用企業對符合要求的廢舊動力蓄電池進行分類重組利用，按照國家統一編碼標準對梯級利用電池進行編碼和加貼標識。梯級利用企業生產梯級利用產品過程中產生的廢舊動力蓄電池，應移交至再生利用企業。

3、提高電池全生命周期使用價值

對電池剩余使用價值的浪費。動力電池報廢后，除了化學活性下降外，電池內部的化學成分并沒有改變，剩余能量完全可以繼續滿足家庭儲能、分布式發電、微網、移動電源、后備電源、應急電源等中小型儲能設備、大型商業儲能和電網儲能市場的使用。因此，如果廢舊動力電池梯次利用技術提高、經濟成本下降，在梯次利用領域，動力電池的全生命周期使用價值將會得到充分利用。

4、結構復雜、數據缺乏和成本偏高

首先，退役電池復雜性高，拆解不便。比如，電池有方型、圓柱形不同類型，其疊片、繞組形式也不同。這些復雜性導致電池回收再利用或者拆解時極為不便。如果進行自動化拆解，對生產線的柔性配置要求比較高，從而導致處置成本過高。因此，在目前自動化水平不高的情況下，多數工序是人工完成的。

工人的技能水平可能會影響著電池回收過程中的成品率，同時手工拆解過程中，電池短路、漏液可能導致起火或者爆炸，對人身和財產有潛在安全隱患。

此外，退役電池的再利用必須經過品質檢測，包括安全性評估、循環壽命測試等。但是如果動力電池在服役期間沒有完整的數據記錄，再利用過程進行電池壽命預測時，準確度可能會下降，電池的一致性無法保障。張成斌補充說，如果一些存在問題的電池在篩選過程中沒有被檢驗出來，而再次被使用，會增加整個電池系統的安全風險。

動力電池應采用標準通用性和易拆解的結構，并對電池使用國家統一編碼，以利于后期的回收管理。

三、動力電池回收行業發展驅動因素

一、環保角度：動力電池含大量重金屬化合物，嚴重威脅環境

廢舊動力電池含大量重金屬和有機物，嚴重威脅環境和人類的健康。雖然廢舊鋰離子電池中不包含干電池和鉛酸電池中的汞、鎘、鉛等毒害性較大的重金屬元素，但是其含有重金屬化合物、六氟磷酸鋰(LiPF6)、苯類、酯類化合物，難以被微生物降解。廢舊鋰離子電池一旦進入環境中，電池中的重金屬離子、有機物、碳粉塵、氟化物等將可能造成嚴重的環境污染。其中正極材料中的重金屬鎳、鈷、錳污染使環境的pH升高，污染水體和土壤;負極材料中的碳材和石墨會引發粉塵污染，嵌鋰也會使環境的pH升高;電解質及其轉化物，如LiPF6、LiBF4、LiAsF6、HF、P2O5、B2O3等，引發氟污染改變環境酸堿度，產生的有毒氣體污染空氣并經由皮肽、呼吸對人體造成刺激;電解質溶劑及其分解和水解產物會引發醛、酮、甲醇等有機物污染;隔膜材料會造成有機物污染;粘結劑受熱分解產生HF和氟污染。這些都會嚴重威脅環境和人類的健康。

圖表：廢舊鋰離子電池中常用組成材料的主要化學特性和環境污染

數據來源：中研普華

二、資源角度：國內鎳鈷儲量和需求不匹配，鈷循環再造電池材料

動力電池尤其是三元電池中鎳、鈷、鋰等貴金屬含量高，資源稀缺且價格不斷上漲。三元材料一般分為兩類：NCM(鎳鈷錳)和NCA(鎳鈷鋁)，以最常見的NCM111為例，鎳、鈷、錳的含量分別占12%、3%及5%，，具有較高的回收再利用價值。磷酸鐵鋰電池雖然不包含鈷、鎳等稀有金屬，但鋰含量達到1.10%，顯著高于我國開發利用的鋰礦(鋰礦山中Li2O平均品位為0.8%～1.4%，對應到鋰含量僅0.4%-0.7%)。隨著新能源汽車的推廣，電池材料需求增長，在供給緊張的共同作用下對應金屬材料的價格也經歷了暴漲。電池級碳酸鋰經歷2015-2016年的暴漲，目前出廠價格接近16萬元/噸，仍然處于高位;四氧化三鈷價格從2016年的不到150元/千克漲至近400元/千克;硫酸鎳價格也從2016年7月份的2.2萬元/噸上漲至2.5萬元/噸。

想要了解更多關于動力電池回收行業專業分析請關注中研普華研究報告《2018-2023年動力電池回收行業全景調研與投資發展趨勢預測報告》

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