В этом материале мы представляем разработанную сортировочную систему на основе гиперспектрального машинного зрения, которая обеспечивает 98% чистоту полимерных отходов при их сортировке. Здесь гиперспектральные изображения были использованы для создания сепаратора ближнего инфракрасного диапазона (БИД), представляющего собой инструмент, который идентифицирует, сортирует и разделяет различные типы полимеров, что обеспечивает более эффективный и производительный процесс переработки полимеров.
В последние годы воздействие полимерных отходов на окружающую среду стало актуальной социологической проблемой. Полимерные отходы — это мировая экологическая проблема, которую необходимо решать путём переработки полимеров. Вместо того, чтобы полагаться на захоронение на свалках, нам следует сосредоточиться на переработке полимерных отходов в материалы, пригодные для повторного использования.
Стимул к использованию вторичных полимеров обусловлен, прежде всего, возросшей обеспокоенностью состоянием окружающей среды и потребностью общества в повышении экологической ответственности. Однако переработка полимерных отходов также экономически выгодна и энергоэффективна. Переработка полимерных отходов в новые материалы, пригодные для вторичного рынка, требует лишь половины общих энергетических затрат по сравнению с производством первичных полимеров. После проведения глубокого анализа компания «Продэкология» разработала технологию переработки полимеров, которая позволит повысить эффективность и сократить количество отходов в окружающей среде.
Рисунок 1: БИД-сепаратор. Разделение ПЭТ, ПВХ, ПЭ, ПП и других пластиков.
Производительность 600-700 кг/ч для смеси ПП + ПЭ и 500-600 кг/ч для ПЭТ-хлопьев. Ширина рабочей зоны 1200 мм.
Проблемы переработки полимеров
Разработка указанной технологии столкнулась с рядом сложностей, в том числе с тем, что перерабатываемые полимеры могут иметь различную форму, размер и степень чистоты. Способность эффективно перерабатывать максимальное количество вариантов исходного сырья и материалов является основным критерием оценки полимерных технологий. Целью разработки было внедрение комплексных технических решений, обеспечивающих степень чистоты полимеров более 98%. Первым этапом процесса стало электростатическое разделение полимеров, основанное на известном явлении трибоэлектрического эффекта, которое заключается в создании электростатического поля и взаимном заряде полимеров противоположной полярности.
Хотя электростатическая технология эффективна при работе с относительно простыми продуктами, получение конечных полимерных концентратов с высокой степенью чистоты, превышающей 95%, может быть затруднительным. Сортировка полимерных смесей с использованием этой технологии не позволяет гибко менять исходные продукты или типы полимерных материалов. Эти технологические ограничения позволили бы достичь степени чистоты, близкой к 95%, но заказчикам часто требуются полимерные смеси с чистотой выше 98%.
Использование гиперспектральной визуализации для улучшения сортировки полимеров
Была поставлена задача разработать экологичную технологию переработки полимеров, которая могла бы успешно конкурировать на международном рынке. Для удовлетворения требований заказчиков целью было достижение чистоты полимеров более 98%.
Технология гиперспектральной визуализации является перспективным решением для эффективной сортировки, переработки и переработки полимерных отходов. Объединяя визуализацию и спектроскопию, гиперспектральная визуализация обладает множеством преимуществ по сравнению с традиционными системами, основанными на рентгеновских, RGB или мультиспектральных датчиках. Линейная гиперспектральная камера — эффективный инструмент контроля, позволяющий обнаруживать, сортировать и количественно определять концентрацию различных материалов, невидимых для обычных камер или человеческого глаза.
Многие ранее выявленные проблемы могут быть решены с помощью гиперспектральной визуализации в ближнем инфракрасном диапазоне (БИД). Спектры БИД позволяют точно и надёжно классифицировать различные типы полимеров (ПП, ПЭ, ПС, АБС, ПЭТ, ПВХ и ПК), встречающихся в бытовых и промышленных отходах.
При работе в ближнем ИК-диапазоне гиперспектральная съемка позволяет быстро и эффективно идентифицировать и сортировать различные типы полимерных материалов за одно сканирование, повышая чистоту переработанного материала (более 98%) и ограничивая количество побочных отходов.
Рисунок 2: Две гиперспектральные камеры проверяют поток материалов и идентифицируют различные типы полимеров в режиме реального времени.
Рисунок 3: Гиперспектральное сканирование в реальном времени идентифицирует различные типы полимеров. Розовый цвет обозначает полиэтилен (ПЭ), синий — полипропилен (ПП).
Разработка и внедрение ближнего ИК-сепаратора
Принцип работы ближнего инфракрасного сепаратора заключается в идентификации различных типов полимеров в каждой частице смеси. При этом, частицы извлекаются и разделяются с помощью высокоскоростной пневматической системы. Гиперспектральная визуализация (HSI) ускоряет процесс, быстро и эффективно анализируя химический состав пластиковой смолы, что максимально повышает эффективность переработки полимеров и чистоту переработанного материала.
Основные компоненты сепаратора ближнего инфракрасного излучения включают в себя:
- Гиперспектральная камера, которая формирует гиперспектральное изображение каждой частицы
- Микропроцессорный блок, который идентифицирует и создает RGB-модели каждой смеси
- Пневматические системы для выталкивания необходимого типа полимера
Рисунок 4: Воздушные эжекторы, выбрасывающие отбракованный материал.
Система включает в себя:
- Проверенная в промышленных условиях гиперспектральная камера
- Программный инструмент для анализа гиперспектральных данных
- Платформа обработки данных
Программное обеспечение позволило аналитикам данных эффективно проанализировать гиперспектральные данные, полученные с камеры, в автономном режиме, а также создать и проверить модели классификации для идентификации различных типов полимеров. Модели классификации, созданные с помощью анализа, затем запускались в созданной платформе, которая передавала данные во встроенную систему для сортировки различных типов пластика в режиме реального времени.
Такой подход позволил значительно ускорить разработку БИД-сепаратора с помощью созданной платформы. Внедрение БИД-сепаратора с использованием аппаратных и программных решений заняло всего шесть месяцев.
Рисунок 5: Результат разделения. Слева – отбракованный полипропилен, справа – полиэтилен с чистотой концентрата до 98%.
На пути к следующей задаче: переработка черного пластика
Технология сортировки в ближнем ИК-диапазоне, использующая экологически устойчивые и экономически выгодные методы, помогла решить проблемы переработки полимеров. Гиперспектральная съемка в ближнем ИК-диапазоне стала эффективным инструментом для получения высококачественных полимерных концентратов. Используя эту технологию, можно сортировать многокомпонентные полимерные смеси по типу. Гиперспектральные камеры в ближнем ИК-диапазоне хорошо интегрированы, создавая синергетическое решение для эффективной промышленной переработки полимеров.
Следующая цель — переработка чёрных полимеров. Чёрный пластик составляет значительную часть бытовых и промышленных отходов. Большая его часть попадает на свалки, поскольку оптические сортировочные системы с трудом его распознают. Это считается сложной задачей, но гиперспектральная камера эффективно справится с переработкой чёрных полимеров благодаря своему спектральному диапазону 2,7–5,3 мкм, необходимому для сортировки чёрного пластика. Система будет способна извлекать чёрный пластик из отходов, что будет иметь огромное финансовое и экологическое значение для отрасли переработки полимерных отходов в будущем.
