Recy­cla­bi­li­ty of plastics: 
Check sortability

All major sup­pli­ers of sort­ing tech­no­lo­gy in pla­s­tics recy­cling work with NIR sen­sors. What could be more obvious than che­cking the sor­ta­bi­li­ty of pla­s­tics during the deve­lo­p­ment and sel­ec­tion pha­se? Car­bon black-free pla­s­tics are par­ti­cu­lar­ly in demand.

This artic­le shows the pos­si­bi­li­ties of NIR and intro­du­ces a fist-sized NIR spectrometer.

Kee­ping raw mate­ri­als in a cycle has been a hot­ly deba­ted topic in socie­ty, and not just recent­ly. Howe­ver, the desi­re for the hig­hest pos­si­ble recy­cling rate stands and falls with the recy­cla­bi­li­ty of the mate­ri­al. As only sin­gle-ori­gin mate­ri­als can be recy­cled well, sor­ta­bi­li­ty is a decisi­ve aspect in the deve­lo­p­ment and sel­ec­tion of sui­ta­ble plastics.

What could be more obvious than to focus on this during the deve­lo­p­ment of the materials?

All major sup­pli­ers of sort­ing tech­no­lo­gy in the field of pla­s­tics recy­cling work with NIR sen­sors. Near-infrared tech­no­lo­gy is an opti­cal mea­su­ring method that is matu­re, fast and well sui­ted to the vast majo­ri­ty of pla­s­tics. Anyo­ne who manu­fac­tures or pro­ces­ses pla­s­tics can be sure that soo­ner or later their mate­ri­al will be sor­ted using NIR sensors.

Total reflec­tion and total absorp­ti­on: Opti­cal PTFE and black

This artic­le shows which pla­s­tics can be detec­ted well with NIR and which can­not. The near-infrared sen­sor mea­su­res the light reflec­ted by the mate­ri­al. The retur­ned signal is uni­que for each pla­s­tic: this is the basis for pla­s­tic detection.

This results in the two extremes:

  • total absorp­ti­on of the NIR signal and
  • total reflec­tion of the NIR signal.

Car­bon black-colo­red pla­s­tics absorb the NIR signal almost com­ple­te­ly; reflec­tion stan­dards made of opti­cal PTFE, on the other hand, reflect almost 100% of the signal. Both extre­mes are the­r­e­fo­re not sui­ta­ble for the iden­ti­fi­ca­ti­on of pla­s­tics using NIR. This is a major short­co­ming, par­ti­cu­lar­ly with black pla­s­tics, and is known throug­hout the industry.

Light-colo­red pla­s­tics: Whe­re are the limits?

All major sub­s­tance clas­ses are sui­ta­ble for sort­ing using NIR as long as they are light in color. The excep­ti­ons to this:

  • Ver­schie­de­ne Addi­ti­ve ver­än­dern das NIR Signal ein­zel­nen Wel­len­län­gen oder dämp­fen das NIR Signal gar über das gan­ze Spek­trum hin­weg, wie zum Bei­spiel TiO2. Bei­des kann dazu füh­ren, dass die Sub­stanz­klas­se nicht mehr rich­tig erkannt werden.

  • Thin pla­s­tics are illu­mi­na­ted by NIR and the back­ground is also mea­su­red. This appli­es in par­ti­cu­lar to thin, clear films. Here it is essen­ti­al to under­stand how important it is to keep the mea­su­re­ment con­di­ti­ons the same, i.e. to set the background.

Totale Absorption und totale Reflexion eines Spektrums im nahen Infrarot (NIR)

Green - Reflec­tion stan­dard ( com­ple­te reflection )
Red - black pla­s­tic ( com­ple­te absorption )
Blue - HDPE Signal
Wave­length ran­ge from 1,450 nm to 2,450 nm

How to evaluate NIR sortability? 2 technical solutions presented

Of cour­se, in addi­ti­on to the qua­li­ta­ti­ve eva­lua­ti­on, the­re is also the pos­si­bi­li­ty of a quan­ti­ta­ti­ve eva­lua­ti­on of NIR detec­ta­bi­li­ty. Below we pre­sent some tech­ni­cal solu­ti­ons for this.

Recyclability of plastics: check sortability 1

The quan­ti­ta­ti­ve agree­ment with the PE refe­rence is high. Here the stan­dard appli­ca­ti­on NIR detectability.

Recyclability of plastics: check sortability 1

The quan­ti­ta­ti­ve agree­ment with the PE refe­rence is high. Here the stan­dard appli­ca­ti­on NIR detectability.

trinamiX Scanner & Plastics Reflectivity: Check the quality of an NIR signal very easily

trinamiX Spektromer, smartphone app und Kundenportal

Deve­lo­pers, sel­lers and buy­ers need a simp­le tool that deli­vers easy-to-under­stand results in order to veri­fy or check sort­ing suitability.

The tri­na­miX scan­ner is a very com­pact NIR spec­tro­me­ter that impres­ses with its intui­ti­ve ope­ra­ti­on and modern pro­duct con­cept. For the eva­lua­ti­on of NIR sor­ta­bi­li­ty, tri­na­miX offers its own appli­ca­ti­on: Pla­s­tics Reflectivity.

In addi­ti­on to sor­ta­bi­li­ty, the Pla­s­tics Reflec­ti­vi­ty appli­ca­ti­on can iden­ti­fy the type of pla­s­tic based on NIR reflec­ti­vi­ty. Sup­port­ed are: HDPE, LDPE, PP, PET, PS and PVC. If a dif­fe­rent type of pla­s­tic is detec­ted, the result is “Other”.

For appli­ca­ti­ons in the EU, the “NIR reflec­ti­vi­ty” is indi­ca­ted by the dis­play of the cor­rect poly­mer: If the cor­rect poly­mer has been iden­ti­fied, the sam­ple is NIR detec­ta­ble even if the NIR reflec­ti­vi­ty is less than 10% and is shown as non-detec­ta­ble based on the Ame­ri­can APR stan­dard. This means that the result “sor­ta­ble: yes/no” is only valid for the US mar­ket in accordance with the APR standard.

This gives you 3 statements:

  • Sor­ta­ble on the basis of the US Ame­ri­can stan­dard? Yes/No

  • Cal­cu­la­ted reflec­tion of the NIR signal in %

  • Sor­ta­ble on the basis of the EU stan­dard? Out­put of the reco­gni­zed polymer

The Pla­s­tics Reflec­ti­vi­ty App in action. It shows sim­ply and clearly:

  • Reco­gni­zed pla­s­tic type
  • Detec­ta­ble: Yes/No?
  • Reflec­tion in %
Screenshot Plastics Reflectivity App trinamiX

With the help of a black pla­s­tic, a reflec­tion stan­dard and various other samples, the image abo­ve can be quick­ly recrea­ted and the func­tio­ning of NIR can be explai­ned to non-par­ti­ci­pan­ts. Pla­s­tics to be eva­lua­ted can be easi­ly sor­ted and tes­ted for their suitability.

This quick­ly ans­wers the fol­lo­wing questions:

  • Is my pla­s­tic gene­ral­ly sui­ta­ble for NIR? / Can NIR detect the plastic?

  • To what ext­ent does my pla­s­tic match typi­cal refe­ren­ces? / Is my pla­s­tic assi­gned to the cor­rect sub­s­tance class?

  • Which addi­ti­ves have a nega­ti­ve effect on pla­s­tic detec­tion using near-infrared sensors?

Solid Scanner Anwendung NIR Detektierbarkeit

/// Unse­re Soft­ware­suite bie­tet die Mög­lich­keit unter­schied­li­che Auf­ga­ben abar­bei­ten zu las­sen, wir nen­nen das „Anwen­dun­gen“. Im obi­gen Text wur­den die grund­sätz­li­chen Mög­lich­kei­ten von NIR vor­ge­stellt und wie man die Qua­li­tät von NIR Spek­tren qua­li­ta­tiv bewer­tet. Oft­mals reicht das jedoch nicht aus, vor allem bei der Ent­wick­lung neu­er Kunststoffe:

Wel­ches Addi­tiv wirkt sich wie stark auf die Qua­li­tät des NIR Signals mei­nes Kunst­stof­fes aus?

Das ist eine Fra­ge, die sich nicht immer ein­fach beant­wor­ten lässt, vor allem wenn man bei der Ent­wick­lung nur klei­ne Varia­tio­nen bei den Zusät­zen vor­nimmt. Eine zah­len­ba­sier­te Metho­de muss her!

Genau an die­ser Stel­le spielt unse­re Soft­ware­suite ihren Vor­teil aus: Sie kann ver­schie­de­ne Anwen­dun­gen „abspie­len“. Die Anwen­dung NIR Detek­tier­bar­keit hat nur ein Ziel: Wie gut ist ein NIR Signal im direk­ten Ver­gleich zu einer gege­be­nen Referenz? ///

Unse­re eige­ne Anwen­dung zur Bestim­mung der NIR-Detek­tier­bar­keit von Kunst­stof­fen setzt ein Inno Spec­tra NIR-S-G1 Spek­tro­me­ter vor­aus. Die Anwen­dung ver­gleicht neue Mes­sun­gen mit bekann­ten NIR-Spek­tren und zeigt den Grad der Über­ein­stim­mung an. Eine direk­te Aus­sa­ge über die NIR-Sor­tier­bar­keit wird nicht gemacht, da die­se von zu vie­len Fak­to­ren abhängt.

Die Vor­tei­le

Im Gegen­satz zu tri­na­miX kön­nen wir die hin­ter­leg­ten Refe­ren­zen und den Berech­nungs­al­go­rith­mus ändern. Außer­dem arbei­tet das NIR-S-G1 im Wel­len­län­gen­be­reich von 900 nm - 1.700 nm und deckt damit den glei­chen Bereich ab wie die meis­ten NIR-Kame­ras von HSI Tech­nik, die in Sor­tier­an­la­gen ein­ge­setzt wer­den. Dies erleich­tert die Über­tra­gung der Ergeb­nis­se auf Sortieranlagen.

Unse­re Soft­ware gibt die Daten im offe­nen JDX-For­mat aus bzw. kann die­ses For­mat ein­le­sen. Die Algo­rith­men, die hier zum Ein­satz kom­men, kön­nen auch 1:1 in NIR-Kame­ras auf HSI-Tech­nik über­tra­gen wer­den. D.h. Sie kön­nen einen Pro­to­typ einer Sor­tier­an­la­ge mit der NIR-S-G1 auf­bau­en und dann die Erkennt­nis­se in Ihre Pro­duk­ti­on übertragen.

Was sie damit errei­chen können

  • Sie erhal­ten einen kon­kre­ten Zah­len­wert für die Über­ein­stim­mung ihres NIR Signals mit einer Refe­renz und damit eine kon­kre­te Aus­sa­ge dar­über, wie „gut“ ihr Kunst­stoff von einem NIR Sen­sor erkannt wer­den kann
  • Sie kön­nen mit die­sen Ergeb­nis­sen ihre Kunst­stof­fe klar nach der NIR Sor­tier­eig­nung sor­tie­ren, eine wesent­li­che Vor­aus­set­zung für Recyclingfähigkeit

Was sie damit nicht errei­chen können

  • Die Anwen­dung kann ihnen nicht sagen, wie der Kunst­stoff von den ver­schie­de­nen Sor­tier­an­la­gen erkannt wird. Wobei natür­lich gilt: Je höher die Über­ein­stim­mung ihres Kunst­stof­fes mit einer per­fek­ten Refe­renz ist, des­to wahr­schein­li­cher ist die kor­rek­te Zuord­nung durch die Sortiermaschine.

Fazit

Wer sich tie­fer mit NIR Tech­nik beschäf­tigt, stellt schnell fest, dass es vie­le ent­schei­den­de Para­me­ter bei der kor­rek­ten Bestim­mung von Kunst­s­of­fen gibt: Die Leis­tung der Sen­so­rik und die Ver­ar­bei­tung der erzeug­ten Daten. In der Pra­xis kommt dann natür­lich noch die tat­säch­li­che Ver­schmut­zung der Kunst­stof­fe, die War­tung der Anla­ge und die Para­me­trie­rung der Anla­ge mit ins Spiel. Vie­le unbe­kann­te Fak­to­ren, doch mit den hier vor­ge­stell­ten Lösun­gen kön­nen sie schnell, ein­fach und vor allem selbst die NIR Detek­tier­fä­hig­keit ihrer Mate­ria­li­en bestim­men. Ein kon­kre­ter Zeit- und Kostenvorteil!

Vorgestellte Hard- und Software

Recyclability: specific customer projects

Con­cre­te cus­to­mer pro­jects with NIR-S-G1 point spectrometer

Recyclability of plastics: check sortability 3

Objec­ti­ve: To work out the dif­fe­ren­ces in NIR detec­ta­bi­li­ty from various PP variants

  • Sam­ple B3 does not give an NIR signal.
  • B1 + B2 are cle­ar­ly reco­gnizable as PP, even if the peaks are less pronounced.
  • G3 defi­ni­te­ly gene­ra­tes the best NIR signal.
Recyclability of plastics: check sortability 4

Objec­ti­ve: To eva­lua­te NIR signal qua­li­ty in direct com­pa­ri­son with a car­bon black colo­red plastic

  • 1a does not give an NIR signal
  • 2 and 2a give a good NIR signal
  • Sam­ple 3 gives the best NIR signal
Recyclability of plastics: check sortability 5

Objec­ti­ve: Which effect pig­ments (A & B) pro­du­ce which NIR signals in which com­bi­na­ti­on with pla­s­tic vari­ants (X & Y)?

  • The base mate­ri­al Y is not suitable.
  • Pig­ments B in base mate­ri­al X always pro­du­ce a good signal.
  • Pig­ments A in base mate­ri­al X always pro­du­ce a very good NIR signal. This varia­ti­on in par­ti­cu­lar shows hard­ly any dif­fe­ren­ces to the refe­rence, the base mate­ri­al HDPE in natural.