Die Echtzeitsteuerung von Korngrößenverteilungen von grob zerkleinerten festen gemischten Abfällen bietet großes Potenzial zur Optimierung von Outputströmen mechanischer Abfallaufbereitungsanlagen. Hierbei ist neben geeigneter Aktorik - welche es beispielsweise ermöglicht den Schnittspalt eines Zerkleinerungsaggregates zu verstellen - auch eine Echtzeitmesstechnik für die Korngrößenverteilung notwendig. Der vorliegende Beitrag zeigt Möglichkeiten, vereinzelte Partikel basierend auf Partikeldeskriptoren, welche aus einem zweidimensionalen Bild berechnet wurden, über Regressionsmodelle in ihre tatsächliche Kornklasse einzustufen und deren Ergebnisse.
Dabei wurden 2D-Bilder einzelner Abfallpartikel von zerkleinerten gemischten Gewerbeabfällen aus den Materialfraktionen Holz und Kunststoff untersucht, welche durch Siebung in einem Trommelsieb über die Siebschnitte (in mm) 80, 60 und 40 charakterisiert wurden. Die einzelnen Objekte wurden über eine RGB-Kamera fotografiert wobei die entstandenen Fotos als Grundlage zur Berechnung von intensiven (z. B. Rundheit, elliptische Fourier Deskriptoren), als auch extensiven Deskriptoren (z. B. Fläche, Durchmesser, Umfang) herangezogen wurden. Für die Interpretation der Gemeinsamkeiten bzw. Unterschiede zwischen den einzelnen Deskriptoren wurden sowohl uni-, als auch multivariate Regressionsmodelle eingesetzt. Letztendlich wurde ein Modell gewählt, welches über die Anwendung der multivariaten Regressionsmethode Partial Least Squares Regression in der Mehrheit der betrachteten Kornklassen eine korrekte Zuordnung von über 70% erreichen konnte. Somit wurde das Potenzial der Methode nachgewiesen, obwohl weitere Untersuchungen erforderlich sind, um ein Genauigkeitsniveau zu erreichen, welches weiterführend für die Prozesssteuerung geeignet ist. Zusätzlich muss die Information des Partikelgewichtes mit den Modellen kombiniert werden, um die Auswirkungen der Zuordnung in einer Korngrößenverteilung zu beurteilen.
Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben |
Quelle: | Recy & Depotech 2020 (November 2020) |
Seiten: | 8 |
Preis: | € 4,00 |
Autor: | Lisa Kandlbauer Dipl.-Ing. Dr. mont. Renato Sarc Karim Khodier |
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