Die Aufbereitung von Kunststoffabfall optimieren
Bereits ein Blick in die Gelbe Tonne zeigt ein buntes Wirrwar unterschiedlicher Kunststoffe. Je reiner und einheitlicher Plastikabfall allerdings ist, umso besser lässt er sich recyceln. In einem neuen Forschungsvorhaben wollen die Universitäten Jena und Bayreuth zusammen mit den Firmen BASF, Endress + Hauser Digital Solutions und TechnoCompound GmbH den Recyclingprozess von Kunststoffen optimieren. Im Projekt SpecReK ist geplant, die Zusammensetzung von Kunststoffabfällen während des Recyclingprozesses zuverlässig und präzise zu identifizieren, um die Qualität des recycelten Kunststoffs zu verbessern. Dabei sollen hochmoderne Messmethoden eingesetzt und mit KI kombiniert werden.
Der überwiegende Teil der Kunststoffabfälle, die heute in den Recyclingprozess gehen, wird derzeit mechanisch recycelt. Die Abfälle werden gesammelt, sortiert, zerkleinert, gereinigt und dann eingeschmolzen. Die Schmelze enthält je nach Ausgangsmaterial und Aufwand der Sortierung unterschiedliche Kunststoffsorten, Zusatzstoffe und Verunreinigungen. Daher schwankt in vielen Fällen die Qualität des wiederverwerteten Materials, was es erschwert, daraus wieder hochwertige Produkte aus Kunststoff herzustellen. „Mit der steigenden Nachfrage nach hochwertigen Recyclingmaterialien ist es unter den aktuellen gesetzlichen Anforderungen entscheidend, die Materialeigenschaften und Zusammensetzung von mechanisch recycelten Kunststoffabfällen genau zu verstehen und das Verfahren zu optimieren. Damit werden wir die Kreislaufwirtschaft stärken“, erklärt Dr. Bernhard von Vacano, Leiter des Forschungsprogramms Plastics Circularity beim Unternehmen BASF, das Konsortialführer von SpecReK ist.
Materialanalyse in Echtzeit
Im Projekt soll die Wechselwirkung von Licht und Material genutzt werden, um Informationen über die chemische Struktur der recycelten Kunststoffe zu gewinnen. Mit spektroskopischen Methoden möchten die Forschenden in Echtzeit bestimmen, aus welchen Kunststoffsorten, Zusatzstoffen und Verunreinigungen sich das Material bei der Verarbeitung zusammensetzt. Im nächsten Schritt soll ein KI-Algorithmus Muster in den Messdaten erkennen und vorschlagen, welche weiteren Bestandteile zuzusetzen sind oder wie der Recyclingprozess anzupassen ist, um die Qualität des recycelten Kunststoffs zu verbessern.
„Derzeit haben wir nicht die notwendigen Analysewerkzeuge, um während des Verarbeitungsprozesses zu ermitteln, welche Bestandteile der mechanisch recycelte Kunststoff genau enthält“, sagt Bernhard von Vacano. Diese Informationen sind aber erforderlich, um die Qualität von Kunststoffabfällen bewerten und verbessern zu können.
Im Verbundprojekt, welches vom Bundesforschungsministerium mit mehr als einer Million Euro im Programm Quantensysteme gefördert wird, arbeiten die Industriepartner und die Universitäten Hand in Hand. Die beiden beteiligten Arbeitsgruppen der Friedrich-Schiller-Universität Jena bringen hierbei ihre Expertise im Bereich der Polymerforschung, Roboterchemie sowie KI- und Datenwissenschaften ins Konsortium ein. „Durch die Anwendung modernster Roboterchemie in Jena verbunden mit der Charakterisierung der unterschiedlichen Polymere und deren Verunreinigungen lassen sich effizient große Datenmengen erheben“, erläutert der Chemiker und Materialwissenschaftler Prof. Dr. Ulrich S. Schubert. „Diese Daten sind essenziell für die Nutzung von maschinellen Lernmethoden, um so Muster in den Daten zu erkennen und eine Echtzeitanalyse zu ermöglichen“, ergänzt der Jenaer Datenwissenschaftler Prof. Dr. Thomas Bocklitz. „Nur durch diese Kombination lässt sich die Recyclingquote und die Qualität des recycelten Polymers verbessern. Dann sind auch neue Anwendungen des recycelten Plastiks möglich“, unterstreicht Prof. Schubert.
Wissenschaftlicher Ansprechpartner:
Prof. Dr. Ulrich S. Schubert
Institut für Organische Chemie und Makromolekulare Chemie der Friedrich-Schiller-Universität Jena
Humboldtstraße 10, 07743 Jena
Tel.: 03641 / 948201
E-Mail: ulrich.schubert@uni-jena.de
Prof. Dr. Thomas Bocklitz
Institut für Physikalische Chemie der Friedrich-Schiller-Universität Jena
Helmholtzweg 4, 07743 Jena
Tel.: 03641 / 948328
E-Mail: thomas.bocklitz@uni-jena.de
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