Regenerative Energie
The current use of recycled polypropylene (PP) is still limited as the quality cannot compete with virgin PP. In addition to other influences, the mixing of different types and grades of PP during recycling has a negative effect on the quality of the recycled PP.
It leads to the loss of the tailor-made properties of the former grades and therefore often to a poorer performance compared to virgin grades. In particular, the low viscosity, i.e., high melt flow rate (MFR), and the poorer mechanical properties of the recyclate pose a challenge for their use in various applications. The aim of this study is to investigate how the quality of recycled PP can be improved through improved near infrared (NIR) sorting systems. Data from both a laboratory device and an industrial NIR sorting line are used together with multivariate data analysis methods and machine learning algorithms to demonstrate the ability to separate different PP types and grades. Promising results were obtained for the classification of different PP types and the separation into low and high MFR fractions.
| Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben |
| Quelle: | Recy & Depotech 2024 (Dezember 2024) |
| Seiten: | 4 |
| Preis: | € 2,00 |
| Autor: | Jutta Geier Márton Bredács Dipl.-Ing. Dr. Gernot Oreski |
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