Pack & Log 02/2024
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<strong>Pack</strong> & <strong>Log</strong> <strong>02</strong>/24<br />
Durch Probenahme in dichtbesiedelten,<br />
mittelbesiedelten und dünnbesiedelten<br />
Gebieten – sowohl im urbanen als auch<br />
im ländlichen Raum – werden regionale<br />
Unterschiede abgebildet.<br />
Sortierherausforderungen . Die<br />
Proben dienten als Inputmaterial für das<br />
bei „flex4loop“ verwendete Nahinfrarotaggregat.<br />
Die Analyse verdeutlichte die<br />
Probleme beim Sortieren von Folien. Allen<br />
voran findet eine mangelnde Interaktion<br />
zwischen den Proben und der Nahinfrarotstrahlung<br />
statt. Die zweite Herausforderung<br />
ist die Vielzahl an Multilayerfolien,<br />
die es zu erkennen und auszuschleusen<br />
gilt, um eine reine, mechanisch recyclebare<br />
Monolayerfolienfraktion zu generieren.<br />
Transflektion statt Reflektion.<br />
Für beide Probleme fanden die Forscher<br />
Lösungsansätze. Eine Hardware-Adaption<br />
am Sortierstand verbessert die Interaktion<br />
zwischen den Proben und der Nahinfrarotstrahlung.<br />
Die anstelle der Reflektion<br />
mögliche Messung in Transflektion erlaubt<br />
die Gewinnung von Fingerprints bzw.<br />
Spektren mit hohem Informationsgehalt.<br />
Dieser ermöglicht eine differenzierte Unterscheidung<br />
der Materialart.<br />
Proben im<br />
OFI-Verpackungslabor<br />
Verbesserte Klassifizierung.<br />
Neue Klassifikationsmodelle adressieren<br />
die Vielzahl an Materialkompositionen.<br />
Diese Modelle treffen auf Basis der verbesserten<br />
Spektren eine Klassifikationsentscheidung,<br />
die nicht mehr ausschließlich<br />
auf Merkmalen wie dem Polymertyp<br />
beruht. Merkmale einer höheren Abstraktionsebene,<br />
die charakteristisch für<br />
Monolayer- bzw. Multilayerverpackungsfolien<br />
sind, werden ebenfalls in die Entscheidungsfindung<br />
miteinbezogen – ein<br />
Schritt in Richtung Monolayerfraktion, die<br />
anschließend stofflich verwertet werden<br />
kann. Gleichzeitig entsteht eine Multilayerfraktion,<br />
die als Feedstock für derzeit<br />
in der Entwicklung befindliche Methoden<br />
des chemischen Recyclings dienen kann.<br />
Erhöhte Genauigkeit. Dieser Ansatz<br />
macht bisher thermisch genutzte Stoffströme<br />
verwertbar und verbessert die Sortiertiefe.<br />
Die Klassifikationsmodelle nutzen<br />
neuronale Netzwerke und erreichen Genauigkeiten<br />
von etwa 85 Prozent. Eine Selektion<br />
der relevantesten Spektralbereiche<br />
hat außerdem die Datenmenge reduziert,<br />
was wiederum die Vorhersagegeschwindigkeit<br />
erhöht. Diese minimierte Inferenzzeit<br />
ermöglicht das Verwenden der Klassifikationsmodelle<br />
inline im Betrieb.<br />
Zukunftsaussicht. Aktuell geht es<br />
darum, die bisherigen Erkenntnisse zu vertiefen<br />
bzw. zu bestätigen. Bereits erarbeitete,<br />
recyclingfähige Verpackungslösungen<br />
in verschiedenen Ausführungen (mit und<br />
ohne Bedruckung sowie mit und ohne<br />
materialidentem Label) sollen im semiindustriellen<br />
Maßstab untersucht werden.<br />
Dabei kommt die von der Montanuniversität<br />
Leoben entwickelte Sortiertechnik zum<br />
Einsatz. Die Ergebnisse sollen etwaige<br />
Schwachstellen des Verpackungsdesigns<br />
aufzeigen. Diese gilt es im weiteren Projektverlauf<br />
zu optimieren.<br />
[pl]<br />
Dieses Projekt wird aus Mitteln der österreichischen<br />
Forschungsförderungsgesellschaft<br />
(FFG) gefördert. www.ffg.at<br />
Foto: OFI / Michael Krainz<br />
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