Identifizierung schwarzer Kunststoffe: Warum die NIR-Technologie versagt und alternative Lösungen für die Recycling-Industrie
Die Identifizierung von schwarzen Kunststoffen, insbesondere von mit Ruß gefüllten Kunststoffen, stellt nach wie vor eine große Herausforderung für die Kunststoffrecyclingindustrie dar. Einerseits sind rußgefüllte Kunststoffe aufgrund ihrer einzigartigen Eigenschaften für viele Anwendungen unverzichtbar. Andererseits stellen dieselben Eigenschaften eine große Herausforderung für das Recycling dar. Trotz der wachsenden Nachfrage nach recycelten Kunststoffen erschwert das Vorhandensein von Ruß in diesen Materialien den Sortierprozess. Die herkömmliche Nahinfrarot-Spektroskopie (NIR), die in Recyclinganlagen weit verbreitet ist, hat Schwierigkeiten, schwarze Kunststoffe genau zu identifizieren. In diesem Artikel wird untersucht, warum die NIR-Spektroskopie Probleme mit schwarzen Kunststoffen hat, und es werden die Marktnachfrage und die gesetzlichen Bestimmungen erläutert sowie mehrere alternative Lösungen zur Überwindung dieses Hindernisses vorgestellt. Außerdem stellen wir mehrere kommerziell erhältliche Produkte vor, vergleichen ihre Fähigkeiten und werfen einen Blick auf zukünftige Trends in der Technologie zur Identifizierung von schwarzen Kunststoffen.
Warum die NIR-Spektroskopie bei schwarzen Kunststoffen versagt
Bei der NIR-Technologie wird Infrarotlicht ausgestrahlt und gemessen, wie es von Materialien reflektiert wird. Verschiedene Materialien reflektieren das Licht bei unterschiedlichen Wellenlängen, so dass das Spektrometer ihre Zusammensetzung bestimmen kann. Ruß, ein nicht nur in schwarzen Kunststoffen verwendetes Pigment, absorbiert jedoch fast das gesamte NIR-Signal. Diese Absorption verhindert, dass NIR-Spektrometer die notwendigen Daten zur Identifizierung des Kunststofftyps erfassen, so dass die Technologie für schwarze Kunststoffe unwirksam ist. Insbesondere in der Automobil- und Elektronikindustrie werden schwarze Kunststoffe in großem Umfang verwendet, was das Recycling zu einer großen Herausforderung macht. Mit dem Aufkommen der Prinzipien der Kreislaufwirtschaft und dem zunehmenden Umweltbewusstsein wächst der Druck, alternative Wege zu finden, um schwarze Kunststoffe effektiv zu sortieren.
Marktnachfrage und Wirtschaftlichkeit des Recyclings von schwarzem Kunststoff
Trotz der Schwierigkeit, schwarze Kunststoffe zu sortieren, steigt die Nachfrage nach recycelten Kunststoffen weiter an. Die Industrie sucht aufgrund von Umweltvorschriften, Verbraucherdruck und Kosteneinsparungsinitiativen zunehmend nach nachhaltigen Materialien. Schwarze Kunststoffe finden sich häufig in Gebrauchsgütern, Verpackungen und verschiedenen industriellen Anwendungen, doch die Schwierigkeit, sie zu recyceln, erhöht die Betriebskosten und beeinträchtigt die Rentabilität. In dem Maße, in dem Unternehmen Vorschriften zur erweiterten Herstellerverantwortung (EPR) und Praktiken der Kreislaufwirtschaft einführen, wird die Suche nach effizienten Sortiertechnologien von entscheidender Bedeutung sein, um vom wachsenden Markt für recycelte schwarze Kunststoffe zu profitieren.
Industriezweige, die in großem Umfang schwarze Kunststoffe verwenden, müssen in Technologien investieren, die sowohl den gesetzlichen Anforderungen als auch den Erwartungen der Verbraucher an die Nachhaltigkeit gerecht werden.
Alternative Technologien zur Identifizierung von schwarzem Kunststoff
Für die Identifizierung von schwarzen Kunststoffen haben sich mehrere Technologien als Alternativen zu NIR herauskristallisiert, die jeweils ihre Vorteile und Grenzen haben: 1. Mittelinfrarot-Spektroskopie (MIR)
- Wie sie funktioniert: Bei der MIR-Spektroskopie wird ein anderer Teil des Infrarotspektrums verwendet als bei der NIR-Spektroskopie, so dass sie die Oberfläche durchdringen und mit den chemischen Bindungen des Materials interagieren kann. Dadurch ist die MIR-Spektroskopie effektiver bei der Identifizierung von Materialien, einschließlich einiger schwarzer Kunststoffe.
- Vorteile: Identifizierung von Materialien, die NIR absorbieren, einschließlich vieler schwarzer Kunststoffe.
- Nachteile: Teurer und weniger tragbar als NIR-basierte Systeme. Erfordert spezielle Ausrüstung und kann langsamere Verarbeitungszeiten haben.
- Produkte:
- Das Bruker ALPHA II FTIR-System ist eine leistungsstarke MIR-Lösung, die detaillierte Analysen und genaue Identifizierung ermöglicht. Die Preise beginnen bei etwa 25.000 € und eignen sich damit für Labore und industrielle Anwendungen.
2. Raman-Spektroskopie
- Wie es funktioniert: Die Raman-Spektroskopie identifiziert Materialien anhand der Streuung des Lichts und nicht anhand seiner Absorption. Sie eignet sich hervorragend für die Analyse schwarzer Kunststoffe, da das Vorhandensein von Ruß die Fähigkeit, chemische Strukturen zu erkennen, nicht beeinträchtigt.
- Vorteile: Unbeeinflusst von Ruß, liefert genaue Ergebnisse für schwarze Kunststoffe.
- Nachteile: Teurer und langsamer als NIR; erfordert sorgfältige Kalibrierung und Wartung.
- Produkte:
- Bruker Raman-Spektrometer: Das BRAVO ist ein tragbares, einfach zu bedienendes Raman-Spektrometer, das für die genaue Materialidentifizierung, einschließlich schwarzer Kunststoffe, entwickelt wurde. Die Preise beginnen in der Regel bei etwa 30.000 €.
3. Röntgenfluoreszenz (XRF)
- Wie es funktioniert: Die XRF-Technologie verwendet Röntgenstrahlen, um die elementare Zusammensetzung eines Materials zu bestimmen. Da sie auf elementarer Ebene arbeitet, hat Ruß keinen Einfluss auf die Fähigkeit, schwarze Kunststoffe zu identifizieren.
- Vorteile: Unterscheidet zwischen einer Vielzahl von Materialien, einschließlich schwarzem Kunststoff. Schnell und genau.
- Nachteile: Es ist teuer und wird in der Regel für Metalle verwendet, was seinen breiteren Einsatz beim Kunststoffrecycling einschränkt.
- Produkte:
- Thermo Fisher Niton XL5: Ein High-End-RFA-Analysator, der für große Recyclinganlagen geeignet ist. Die Preise beginnen in der Regel bei etwa 20.000 €.
4. Visuelle Sortierung mit KI und maschinellem Lernen
- Wie es funktioniert: Diese Methode kombiniert visuelle Bildgebungstechnologie mit künstlicher Intelligenz, um die Eigenschaften von schwarzen Kunststoffen zu “erlernen”. Sie sortiert Materialien auf der Grundlage von Farbe, Textur und anderen visuellen Daten, was sie zu einer vielseitigen Lösung macht.
- Vorteile: Schnell und skalierbar, insbesondere in großen Recyclinganlagen. Kontinuierliche Verbesserung durch maschinelles Lernen.
- Nachteile: Weniger wirksam bei komplexen Gemischen oder wenn die visuellen Merkmale allein nicht ausreichen.
- Produkte:
- Max AI bietet ein fortschrittliches System, das speziell für die Sortierung von schwarzen Kunststoffen entwickelt wurde. Max-AI nutzt KI-gestützte visuelle Erkennung und Hochgeschwindigkeitssortierung, um komplexe Kunststoffabfallströme zu verarbeiten. Die Preise für Großanlagen beginnen in der Regel bei 300.000 €, abhängig von der Größe der Anlage und dem Durchsatz.
Künftige Trends in der Sortiertechnologie für schwarzen Kunststoff
Die Zukunft der Identifizierung von schwarzen Kunststoffen liegt in der Entwicklung von Hybridtechnologien, die mehrere Methoden kombinieren, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verbessern. Es wird erwartet, dass KI-gesteuerte Innovationen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Effizienz von Recyclinganlagen spielen werden. Diese Systeme werden das maschinelle Lernen nutzen, um komplexere Materialströme zu verarbeiten und ihre Identifizierungsverfahren mit der Zeit zu verfeinern. Ein weiterer vielversprechender Trend ist die Erforschung neuer Pigmente für schwarze Kunststoffe, die von NIR-Systemen erkannt werden können. Durch eine Änderung der Art und Weise, wie diese Materialien Licht absorbieren, könnten die Hersteller die Herausforderung der Identifizierung gänzlich beseitigen.
Fazit: Die Wahl der richtigen Lösung für Ihr Unternehmen
Für Unternehmen in der Kunststoffrecyclingbranche stellen schwarze Kunststoffe eine besondere Herausforderung dar. Während die NIR-Spektroskopie aufgrund der Lichtabsorptionseigenschaften von Ruß nur begrenzt einsetzbar ist, bieten mehrere alternative Technologien effektive Lösungen, darunter MIR, Raman und XRF. Die Wahl der Technologie hängt von der Größe Ihres Betriebs, Ihrem Budget und Ihren spezifischen Materialanforderungen ab. Für kleinere Betriebe bieten tragbare Lösungen wie das mobile Bruker Raman-Spektrometer Bravo Flexibilität. Für große Recyclingbetriebe bieten Systeme wie Max-AI fortschrittliche KI-gesteuerte Sortierfunktionen, während das Thermo Fisher Niton XL5 eine robuste XRF-basierte Option darstellt.
Das Dilemma des schwarzen Kunststoffs
Wir werden oft nach Alternativen zu NIR gefragt, um schwarze Kunststoffe zu erkennen. Die Wahrheit ist, dass NIR-Spektrometer wie die trinamiX NIR-Lösung zwar keine schwarzen Kunststoffe erkennen können, aber für die meisten anderen Materialien nach wie vor die beste Option darstellen. Seine Benutzerfreundlichkeit, Tragbarkeit und Schnelligkeit sind ein großer Fortschritt für viele Unternehmen, die nach Lösungen suchen, um ihre Prozesse zu rationalisieren und das Wissen über die Materialerkennung allen zugänglich zu machen, unabhängig davon, ob sie in der Qualitätssicherung, der Logistik, der Lagerhaltung oder im Einkauf tätig sind. In diesem Artikel sollte gezeigt werden, warum NIR immer noch der beste Ausgangspunkt für Recycler ist und welche Optionen für schwarze Kunststoffe bestehen. Um mehr über diese Produkte zu erfahren, besuchen Sie:
- Bruker ALPHA II FTIR: Bruker Website
- Bruker BRAVO Raman-Spektrometer: Bruker Website
- Thermo Fisher Niton XL5: Website von Thermo Fisher
- Max-AI: Max-AI-Website
- trinamiX: Tragbarer NIR-Scanner
About us – Solid Scanner
Let’s take responsibility and recycle more plastics – ask us for suitable solutions. Our portfolio includes solutions ranging from small, portable solutions to individual solutions based on hyperspectral camera systems for simple, automated identification of plastics in the sorting process and for inline process control, e.g. for homogeneity.
About trinamiX – the sensor technology company
trinamiX GmbH, based in Ludwigshafen, was founded in 2015 as a wholly owned subsidiary of BASF SE. As a start-up within the company, it is not only operationally independent, but also has unique access to the expertise and experience of the entire BASF Group. Its patent-pending technologies enable people and machines to capture the hidden and invisible world around them to make better decisions and increase safety.