Post-Consumer Verpackungskunststoffe sind mit 29,5 Mio. Mg/a (2020) der größte Kunststoffabfallstrom Europas (Plastics Europe 2022). Durch ein werkstoffliches Recycling von Post-Consumer Verpackungskunststoffen zu Rezyklaten und deren Einsatz zur Substitution von Primärkunststoffen werden ökologische Vorteile in Form eingesparter Treibhausgasemissionen (Astrup et al. 2009) und eingesparter Energie (Perugini et al. 2005) erzielt.
Das werkstoffliche Recycling von Post-Consumer Kunststoffverpackungen weist trotz bisheriger Bemühungen deutliche Optimierungspotentiale auf. Bereits während der ersten Behandlungsstufe in Sortieranlagen treten erhebliche Wertstoffverluste auf; gleichzeitig werden mangelnde Sortierqualitäten vielfach kritisiert. Ein möglicher Grund dieser Defizite ist die Kombination aus schwankenden Stoffstromeigenschaften und statischer Prozessparametrierung. Ein intelligentes Stoffstrommanagement verspricht diese Defizite zu überwinden, indem einerseits die Prozessparametrierung adaptiv erfolgt und andererseits Stoffstromschwankungen bereits im Vorfeld gezielt reduziert werden. Der vorliegende Beitrag zeigt hierzu auf, wie (i) Stoffströme auch bei fehlender Materialvereinzelung sensorbasiert charakterisiert, (ii) entsprechende Sensordaten zur automatisierten Bewertung von Sortierprozessen sowie Ableitung von Transferfunktionen genutzt und (iii) Stoffstromschwankungen reduziert werden können. Gemeinsam können diese Entwicklungen dazu beitragen, die Sortierperformance zukünftiger sowie bestehender Sortieranlagen zu steigern und damit die Kreislaufführung von Kunststoffen zu erhöhen.
Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben |
Quelle: | Recy & Depotech 2022 (November 2022) |
Seiten: | 6 |
Preis: | € 3,00 |
Autor: | M. Sc. Nils Kroell Xiaozheng Chen C. Nordmann E. Pfund Bastian Küppers |
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