ReDigital: Minimierung von Restkontaminationsrisiken in recycelten Kunststoffen durch digitale prozessbegleitende Analysemethoden

Der im Projekt verfolgte Ansatz zielt auf eine kontinuierliche Überwachung der Recycling-Extrusion mit hochsensibler digitaler Echtzeitanalyse ab und ermöglicht eine nahezu vollständige Analyse und KI-unterstützte Optimierung der Rezyklatqualität und -zusammensetzung während des laufenden Extrusionsprozesses.

Für Recyclingunternehmen bedeutet dies die Minimierung von Risiken, Kosten- und Zeitaufwand. Verarbeiter erhalten verlässliche Rezyklatqulitäten für definierte Anwendungen und werden so den gesetzlichen Anforderungen nach Rezyklatquoten gerecht. Der Rezyklatmarkt entwickelt sich.

Aktuell ist der Stand der Technik bei der Überwachung von Qualität und chemischer Zusammensetzung recycelter Kunststoffe, dass nur eine kleine Menge der produzierten recycelten Charge in Form von Granulat entnommen und diese anhand von Zufallsstichproben analysiert wird. Dies erfolgt oft mit manuellen, kostenintensiven, zeitaufwändigen und spezialisierten Labor-Offline-Methoden, z. B. Schmelzindexmessung (MFI), Gaschromatographie-Massenspektrometrie (GC-MS), Fourier-Transformations-Infrarotspektroskopie (FTIR), Raman-Spektroskopie, usw.

Je nach Methode variieren die Probenmengen von ca. 50 g bis in den µg-Bereich. Recyclingunternehmen (oft KMU) können sich eigene Prüflabore nicht leisten und lassen Stichproben ihrer Rezyklate in der Regel von einem externen Labor zur Qualitätsfreigabe prüfen. Die Chargen werden dadurch erst nach Tagen oder Wochen freigegeben. In der Zwischenzeit fallen Kosten für die Zwischenlagerung an.

Die Messergebnisse dieser extrem geringen getesteten Probenmengen werden zur Freigabe von mehreren zig Tonnen des Rezyklats verwendet. Dies wiederum birgt die Gefahr, dass die gemessenen, kleinen Probenmengen für die freigegebenen Tonnagen Kunststoffrezyklat, bestehend aus sehr heterogenen Inputströmen, nicht repräsentativ sind.

Gleichzeitig können die nicht repräsentativen Messergebnisse dazu führen, dass eine ganze Charge nicht für den vorgesehenen Zweck verwendet werden darf.

Aufgrund dieser Risiken lehnen viele Anwender die Verwendung von recyceltem Kunststoff kategorisch ab.

Investition am IKK

Beschaffung und Installierung von vier verschiedenen Inline-/Online-Analysemodule an eine bereits bestehenden semi-industriellen Recycling-Extrusionslinie, um die chemische Zusammensetzung der Kunststoffschmelze und der Gasphase gleichzeitig mit unterschiedlichen, sich ergänzenden Messprinzipien zu bestimmen. Die von den verschiedenen Modulen generierten Daten werden gesammelt und in Kombination mit innovativen Verfahren aus den Bereichen

• künstliche Intelligenz (KI),
• maschinelles Lernens (ML), weiterer Regressionsmodellen sowie
• Einsatz von Chemometrie 

zur direkten Analyse und Optimierung des laufenden Extrusionsprozesses und der Entwicklung von Vorhersagemodellen verwendet.

Förderung: 1.261.530 €

Ansprechpartner

Dr. Madina Shamsuyeva
shamsuyeva@ikk.uni-hannover.de
+49 511 762 18345