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Durchbruch bei der Trennung von Kunststoffabfällen

Publiziert

Technologie kann 12 verschiedene Kunststoffarten unterscheiden und die Kunststoffe nach ihrer chemischen Zusammensetzung trennen

Entgegen der landläufigen Meinung handelt es sich bei Kunststoff keineswegs um ein einziges Material. Vielmehr handelt es sich um eine Kombination aus vielen Materialien (Polymere) mit unterschiedlichen chemischen Verbindungen und Zusatzstoffen wie Pigmenten oder Fasern, je nach Verwendungszweck. Es ist sehr schwierig, die verschiedenen Arten von Kunststoffen voneinander zu unterscheiden, und das macht es schwierig, sie zu trennen und zu recyceln.

In Zusammenarbeit mit Vestforbrænding, Dansk Affaldsminimering Aps und PLASTIX haben Forscher des Fachbereichs Bio- und Chemieingenieurwesen der Universität Aarhus nun eine neue Kameratechnologie entwickelt, die den Unterschied zwischen 12 verschiedenen Kunststoffarten (PE, PP, PET, PS, PVC, PVDF, POM, PEEK, ABS, PMMA, PC und PA12) erkennen kann. Zusammen bilden sie die überwiegende Mehrheit der Kunststoffarten im Haushalt.

Die Technologie ermöglicht es, Kunststoffe auf der Grundlage einer reineren chemischen Zusammensetzung zu trennen, als dies heute möglich ist, was völlig neue Möglichkeiten für das Recycling von Kunststoffen eröffnet. Die Technologie wurde im Pilotmaßstab getestet und soll im Frühjahr 2022 bei PLASTIX und Dansk Affaldsminimering Aps eingeführt werden.

"Mit dieser Technologie können wir jetzt den Unterschied zwischen allen Arten von Verbraucherkunststoffen und einigen Hochleistungskunststoffen erkennen. Wir können sogar den Unterschied zwischen Kunststoffen erkennen, die aus denselben chemischen Bausteinen bestehen, aber leicht unterschiedlich aufgebaut sind. Wir verwenden eine Hyperspektralkamera im Infrarotbereich und maschinelles Lernen, um die Art des Kunststoffs direkt auf dem Förderband zu analysieren und zu kategorisieren. Der Kunststoff kann dann in verschiedene Typen getrennt werden. Das ist ein Durchbruch, der große Auswirkungen auf die gesamte Kunststofftrennung haben wird", sagt Associate Professor Mogens Hinge, der das Projekt an der Universität Aarhus leitet.

Derzeit werden Kunststoffe mit Hilfe der Nahinfrarottechnik (NIR) oder durch Dichtetests (schwimmt/sinkt in Wasser) getrennt. Mit diesen Methoden können bestimmte Kunststofffraktionen (z. B. PE, PP und PET) getrennt werden, jedoch nicht mit der gleichen Genauigkeit wie mit der neuen Technologie und daher auch nicht mit der chemischen Reinheit in der Zusammensetzung, die für die Erhöhung der Recyclingrate von Kunststoffabfällen entscheidend ist.

"Die Technologie, die wir in Zusammenarbeit mit der Universität entwickelt haben, ist ein echter Durchbruch für unser Kunststoffrecycling. Wir freuen uns darauf, die Technologie in unserer Verarbeitungshalle zu installieren und uns ernsthaft auf den langen Weg zu einer 100-prozentigen Verwertung von Kunststoffabfällen zu machen", sagt Hans Axel Kristensen, CEO von PLASTIX.

Um in der konventionellen Industrie recycelt werden zu können, muss der Kunststoff einen Reinheitsgrad von mindestens 96 % nach Polymertyp aufweisen. Das bedeutet, dass der Kunststoff in seiner chemischen Zusammensetzung zu einem nahezu reinen Produkt aufgetrennt werden muss.

Mit der neuen Technologie sind wir jetzt einen großen Schritt weiter, sagt Associate Professor Mogens Hinge, der betont, dass die Technologie ständig weiterentwickelt wird und dass die Daten darauf hindeuten, dass es in Kürze möglich sein wird, noch weiter zwischen Polymertypen und Zusatzstoffen zu unterscheiden.

Die Hyperspektralkameratechnologie wurde in fachübergreifender Zusammenarbeit entwickelt, an der Studenten der Bachelor- und Masterstudiengänge für Ingenieurwesen und Forscher des Fachbereichs für Bio- und Chemieingenieurwesen der Universität Aarhus sowie Experten der beteiligten Unternehmen beteiligt waren.

Originalveröffentlichung

  • Martin L. Henriksen et al.; "Plastic classification via in-line hyperspectral camera analysis and unsupervised machine learning"; Vibrational Spectroscopy; Volume 118, January 2022, 103329

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