Regenerative Energie
Recycling bietet eine Möglichkeit, CO2-Emissionen zu vermeiden und wertvolle Ressourcen für die Industrie bereitzustellen. Aufgrund ihrer Heterogenität konnte für viele kunststoffhaltige Post-Consumer-Abfälle jedoch noch kein ausreichendes Recycling etabliert werden.
Zahlreiche physikalische und chemische Verfahren bergen individuelle Vor- und Nachteile, die je nach Material und dessen Beschaffenheit zu bevorzugen sind. Hier setzt die Sortierung an, um die Bestandteile von kunststoffhaltigen Abfällen in die jeweils beste Verwertung zu lenken. Im Rahmen des Fraunhofer-Leitprojekts Waste4Future werden daher neuartige Sensoren entwickelt, um auch die häufigen schwarzen Kunststoffe sortieren zu können. Mit Hilfe digitaler Zwillinge werden Daten aus Pilotanlagen und detaillierten Modellen von Verwertungsprozessen wie Sortierung, mechanischem Recycling, lösemittelbasierten Verfahren, Pyrolyse, Gasifizierung und thermischer Verwertung in ein ganzheitliches Bewertungsmodell gespeist. Anhand ökonomischer, ökologischer und entropischer Kennzahlen aller verfügbaren Prozesskombinationen wird durch die digitalen Zwillinge anschließend das Prozessnetzwerk für ein 'optimales' Recycling gesteuert und die Sortierung veranlasst. Im Rahmen des Projektes soll dieser Ansatz in einem Demonstrator gezeigt und erprobt werden.
| Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben |
| Quelle: | Recy & Depotech 2024 (Dezember 2024) |
| Seiten: | 6 |
| Preis: | € 3,00 |
| Autor: | M.Sc. Malte Vogelgesang M.Sc. Wladislaw Benner Dr. Alice do Carmo Precci Lopes Katharina Hendrich Dr. Gert Homm |
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