Regenerative Energie
Der vermehrte Eintrag von unsachgemäß entsorgten Altbatterien erschwert die ökologische und ökonomische Behandlung diverser Abfallströme und stellt die Abfallwirtschaft durch die Zunahme von Brandereignissen vor besondere Herausforderungen.
Das Streben der abfallrechtlichen Gesetzgebung zum Wandel in eine Kreislaufwirtschaft erfordert die Steigerung der Sammelmengen von ressourcenintensiven Abfällen wie Batterien. Der Einsatz von optischen Systemen in Kombination mit maschinellem Lernen bietet, in den Bereichen der Brandverhütung und der Ausschleusung von Wertstoffen, Potenziale für zukünftige Anwendungen in Abfallbehandlungsanlagen. Dieser Beitrag umfasst die Betrachtung der methodischen Vorgehensweise zur Entwicklung eines Systems zur Detektion und Ausschleusung von Batterien in gemischten Abfallströmen.
| Copyright: | © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben |
| Quelle: | Recy & Depotech 2024 (Dezember 2024) |
| Seiten: | 4 |
| Preis: | € 2,00 |
| Autor: | Elias Grath Dipl.-Ing. Thomas Nigl DI Michael Autischer |
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