Как метод сортировки пластика с использованием ближнего инфракрасного излучения позволяет идентифицировать различные полимеры?

Цвет сам по себе не может подсказать перерабатывающему заводу, из какого материала изготовлен пластиковый предмет. Прозрачная ПЭТ-бутылка и прозрачный контейнер из ПЭВП могут выглядеть почти одинаково для человеческого глаза, однако они относятся к разным потокам материалов и требуют разных процессов переработки.

Вот где Сортировка пластика методом ближней инфракрасной спектроскопии становится ценным. Вместо того чтобы просто оценивать видимый цвет, технология ближнего инфракрасного излучения анализирует, как различные полимеры реагируют на ближний инфракрасный свет, что позволяет системам сортировки определять состав материала и автоматизировать разделение полимеров.

Что такое сортировка пластика методом ближней инфракрасной спектроскопии (NIR)?

NIR означает Ближний инфракрасный.

В системе сортировки пластика датчики ближнего инфракрасного излучения освещают материал ближним инфракрасным светом и анализируют отраженный спектральный отклик. Поскольку разные полимеры имеют разные спектральные характеристики, система может использовать эти различия для классификации материалов.

В отличие от традиционной сортировки по цвету, которая в первую очередь задает следующие вопросы:

“Как выглядит этот пластик?”

Сортировка методом ближней инфракрасной спектроскопии (NIR) включает в себя следующие вопросы:

“На какой материал указывает спектральная характеристика этого пластика?”

Благодаря этому свойству ближняя инфракрасная спектроскопия особенно ценна для идентификации таких полимеров, как ПЭТ, ПП, ПЭ и ПНД.

Почему цвет не может заменить полимерную идентификацию?

Это одна из важнейших концепций для понимания сортировки пластика в ближнем инфракрасном диапазоне.

Рассмотрим прозрачную ПЭТ-бутылку и прозрачный контейнер из ПЭВП.

Визуально оба варианта могут быть следующими:

• Прозрачный
• Прозрачный
• Светлый

Но состав их полимеров различен.

Сортировщик по цвету не может достоверно определить принадлежность полимера только по внешнему виду.

Верно и обратное. Один и тот же полимер может иметь множество цветов:

• Прозрачный ПЭТ
• Синий ПЭТ
• Зеленый ПЭТ
• Цветной ПЭТ

Поэтому:

Цвет не является тождеством идентичности полимера.

Именно поэтому в промышленной переработке пластика часто разделяют обнаружение по видимому цвету и идентификацию материала.

Как метод ближней инфракрасной спектроскопии (NIR) позволяет различать разные виды пластика?

Базовый процесс сортировки в ближней инфракрасной области состоит из нескольких этапов.

1. Ближнеинфракрасное освещение

Система направляет ближний инфракрасный свет на пластик, движущийся по конвейеру.

2. Спектральное обнаружение

Датчики измеряют отраженный от материала ближний инфракрасный сигнал.

Различные полимеры обладают разными спектральными характеристиками из-за различий в их молекулярной структуре.

3. Классификация материалов

Система сравнивает полученную спектральную информацию с предопределенными моделями материалов и определяет вероятную категорию полимера.

4. Автоматическое разделение

После идентификации целевого материала система сортировки направляет его в соответствующий поток продукции или отходов через автоматизированный механизм выброса.

Таким образом, этот процесс можно кратко описать следующим образом:

Обнаружение в ближнем инфракрасном диапазоне → Спектральная идентификация → Классификация полимеров → Автоматическое удаление

Какие виды пластика можно идентифицировать с помощью ИК-спектроскопии?

Технология ближнего инфракрасного диапазона особенно полезна для различения полимеров.

К числу распространенных целей относятся:

Фактический диапазон идентификации зависит от конфигурации датчика, программного обеспечения, типа материала и области применения.

Например, системы ближнего инфракрасного диапазона (NIR) могут идентифицировать целевой ПЭТ по его характерному отклику в ближнем инфракрасном диапазоне и направлять его в специализированный поток для переработки ПЭТ. В отраслевых рекомендациях это описывается как основное применение сортировки с помощью NIR в переработке пластика.

Почему ближняя инфракрасная спектроскопия важна для переработки пластика?

Переработчикам пластика, как правило, необходимо сбалансировать две важнейшие задачи:

Чистота и Восстановление.

Если в потоке продукции содержится слишком много неподходящего полимера, качество и ценность переработанного материала могут снизиться.

Но если система будет слишком агрессивно отбраковывать материалы, ценный целевой материал также может быть потерян.

Цель эффективного Машина для сортировки пластика с ИК-излучением Таким образом, задача состоит не просто в том, чтобы максимально отбраковать материал. Необходимо сбалансировать чистоту материала, степень извлечения и производительность в соответствии с производственными потребностями предприятия.

Повышенная чистота материала

Идентификация на уровне полимеров может снизить количество нежелательных примесей, попадающих в целевой производственный поток.

Улучшенное извлечение материалов

Более точная идентификация цели может снизить количество ненужных браков ценного материала.

Сокращение ручной сортировки

Автоматизированная идентификация полимеров может сократить объем повторяющейся классификации материалов, требуемой от операторов.

Более стабильный результат

Правильно настроенная автоматизированная система применяет единые правила сортировки на протяжении всего производственного процесса, что помогает стабилизировать качество выпускаемой продукции.

Какие факторы могут повлиять на точность сортировки методом ближней инфракрасной спектроскопии?

Технология ближнего инфракрасного диапазона (NIR) демонстрирует неодинаковую производительность при любых условиях эксплуатации.

На фактические результаты могут повлиять несколько факторов.

Презентация материалов

Если пластиковые предметы на конвейере сильно перекрывают друг друга, датчик может не получить достаточно полезной информации о поверхности для точной классификации цели.

Поэтому стабильность представления материала имеет решающее значение.

Этикетки и покрытие поверхности

Этикетки могут закрывать значительную часть бутылки или контейнера и создавать помехи для сигнала ближнего инфракрасного диапазона.

В рекомендациях отрасли отмечается, что большая площадь покрытия этикетки, металлические покрытия и металлические пигменты могут препятствовать обнаружению ПЭТ под этикеткой.

Темный пластик

Некоторые темные виды пластика способны поглощать больше энергии ближнего инфракрасного диапазона, уменьшая отраженный сигнал, доступный датчику.

Следовательно, простая установка ИК-датчика не гарантирует одинаковую эффективность обнаружения для всех цветов и составов пластика.

Размер и форма частиц

Очень мелкие предметы имеют меньшую площадь поверхности для обнаружения.

Небольшие круглые контейнеры также трудно закрепить на конвейере, что может повлиять как на обнаружение, так и на последующий выброс воздуха струей.

Сортировка в ближнем инфракрасном диапазоне против сортировки по цвету: в чем разница?

Методы ближней инфракрасной спектроскопии и цветовой сортировки часто используются на одном и том же предприятии по переработке отходов, но они основаны на разных принципах обнаружения.

Поэтому ближний инфракрасный свет не следует рассматривать как универсальную замену цветовой сортировке.

Более практичный подход заключается в комбинировании сенсорных технологий в зависимости от потока материала и требуемого выходного сигнала.

Современное оборудование для сортировки пластика все чаще сочетает в себе различные компоненты. ИК-излучение, цветные датчики и технологии искусственного интеллекта/зрения для решения задач идентификации материалов, цветового разделения и сложных визуальных характеристик в автоматизированных линиях переработки.

В каких случаях перерабатывающему заводу следует выбирать сортировку методом ближней инфракрасной спектроскопии (NIR)?

Метод ближней инфракрасной спектроскопии заслуживает серьезного внимания, когда основная проблема заключается в следующем:

Разделение смешанных полимеров

При смешивании различных типов полимеров одного лишь визуального определения цвета обычно недостаточно для надежной классификации материалов.

Восстановление ПЭТ

При переработке ПЭТ-бутылок ближняя инфракрасная спектроскопия позволяет идентифицировать ПЭТ и отличать его от материалов, не являющихся ПЭТ.

Повышенная чистота переработанного материала

Когда от предприятий, занимающихся переработкой сырья, требуются более жесткие технические характеристики материалов, идентификация на уровне полимеров приобретает все большее значение.

Автоматизированная обработка больших объемов данных

Для крупномасштабных непрерывных операций автоматизированная сортировка в ближней инфракрасной области может снизить необходимость ручной идентификации полимеров.

Однако решение не следует основывать только на названии оборудования. Необходимо протестировать репрезентативные образцы, чтобы определить, соответствует ли система фактическим требованиям к чистоте, степени извлечения и производительности.

Какие вопросы следует задавать покупателям производителю сортировочных машин ближнего инфракрасного диапазона?

При покупке Машина для сортировки пластика с ИК-излучением, Покупателям следует задавать следующие вопросы:

1. Какие полимеры может распознать система?
2. Какой диапазон размеров корма он поддерживает?
3. Какую производительность можно достичь при использовании данного исходного материала?
4. Как она справляется с этикетками и загрязненными поверхностями?
5. Может ли он распознать темный или черный пластик?
6. Какого уровня чистоты и степени извлечения можно обоснованно ожидать?
7. Какая технология выброса используется?
8. Как часто датчики требуют очистки и калибровки?
9. Может ли поставщик проводить тестирование приложения?
10. Можно ли интегрировать сортировочную машину с существующим конвейером и линией переработки отходов?

Эти вопросы, как правило, более полезны, чем просто вопрос о том, насколько развит искусственный интеллект машины.

Почему стоит рассмотреть возможность использования системы сортировки APEX для ИК-сортировки пластика?

Ценность технологии ближнего инфракрасного диапазона в конечном итоге зависит от того, сможет ли она решить проблемы идентификации материалов, возникающие в реальных условиях переработки отходов.

Компания APEX Sorting предлагает интеллектуальные решения для сортировки пластика при переработке, включая технологию сортировки пластика на основе ближнего инфракрасного излучения, разработанную для автоматизированного разделения материалов.

Для предприятий по переработке отходов, которым необходимо идентифицировать различные полимеры в смешанных потоках пластика, сократить ручную сортировку материалов или повысить чистоту перерабатываемых материалов, следует изучить следующие возможности: Сортировочная машина APEX для пластика с ИК-фильтрацией и оценить решение, используя репрезентативные образцы продукции.

Часто задаваемые вопросы