Polymere sind ein integraler Bestandteil des Lebens; so sind z.B. DNA, Proteine und Cellulose natürlich vorkommende Polymere. Definieren lassen sich Polymere über ihren Herstellungsprozess indem '[…] viele Monomere in der gleichen Art und Weise zu einer einzigen, aus Wiederholungseinheiten bestehenden Kette kovalent verknüpft [werden]'. Vom Menschen hergestellte Polymere werden als Verpackung, Baustoff und Werkstoff eingesetzt. Diese können heutzutage sowohl aus Biomasse als auch aus Erdöl hergestellt werden. Zu den am weitest verbreiteten künstlichen Polymeren gehören Polyvinylchlorid (PVC), Polyethylen (PE), Polypropylen (PP), Polystyrol (PS) und Polyethylenterephthalat (PET).
Polymere sind vielseitig genutzte Werkstoffe und sind in vielen Produkten vorzufinden. Am Ende der Nutzungsphase werden in Deutschland ca. 41 Ma.-% der Polymere werkstofflich verwertet, was einen hohen Reinheitsgrad der Recyclingprodukte erfordert. Die dabei eingesetzten automatisierten, sensorischen Sortierverfahren sind von den Herstellern als Black-Box konzipiert, wodurch wenig Einfluss auf die Sortierergebnisse ohne Hilfe des Herstellers genommen werden kann. Das hier vorgestellte Framework bietet einen Ansatz, wie die Sortierung von Polymeren mittels NIR-Spektroskopie implementiert werden kann. Dabei wird ausgenutzt, dass die in verschiedene Polymeren anzufindenden stofflichen Verbindungen charakteristische Spektren im NIR-Bereich aufweisen. Mit den sensorisch gewonnen Daten lassen sich mittels maschinellem Lernen Polymerklassen im NIR-Spektrum berechnen, die anschließend zur Klassierung eingesetzt werden können.
Copyright: | © IWARU, FH Münster |
Quelle: | 14. Münsteraner Abfallwirtschaftstage (Februar 2015) |
Seiten: | 5 |
Preis: | € 0,00 |
Autor: | Dipl. Ing. Marcel Bosling Prof. Dr.-Ing. Thomas Pretz |
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