Optimiertes Kunststoffrecycling: Fortschritte durch innovative Sensorsysteme

Ein Viertel der Materialien im Elektroschrott sind Kunststoffe – doch ihr Recycling bleibt herausfordernd. Forschende des Helmholtz-Instituts Freiberg für Ressourcentechnologie (HIF) haben ein sensorbasiertes Verfahren entwickelt, das eine genauere Polymersortierung ermöglicht. Damit wird der Weg für eine nachhaltige Wiederverwendung und eine höhere Recyclingquote bereitet.

Die Kunststoffrückgewinnung aus Elektroaltgeräten stellt eine bedeutende Aufgabe für das Recycling dar. Rund 25 % der im Elektroschrott enthaltenen Materialien sind Kunststoffe. Bislang wird jedoch ein großer Anteil dieser Kunststoffe aufgrund technischer Hürden verbrannt, da die Identifizierung und Sortierung der Polymertypen anspruchsvoll ist. Ziel des Helmholtz-Instituts Freiberg für Ressourcentechnologie (HIF) war es, mit einer Kombination verschiedener Sensortechnologien eine präzisere Identifizierung und Sortierung der Kunststoffarten zu ermöglichen.

In elektronischen Altgeräten finden sich zahlreiche Kunststoffe, die für spezifische Funktionen ausgelegt sind. Diese Polymere gilt es so zu recyceln, dass ihre Funktionalität auch in neuen Anwendungen erhalten bleibt. Die Identifizierung dieser Kunststoffe gestaltet sich jedoch besonders bei schwarzen Kunststoffen schwierig, da sie vom Infrarotsensor nicht erkannt werden können. "Folglich werden insbesondere die schwarzen Kunststoffe oft verbrannt," erklären die Forschenden des HIF. Ein weiteres Problem ist das Downcycling, bei dem die Qualität der recycelten Kunststoffe sinkt.

Um die Herausforderungen der typenreinen Sortierung zu meistern, haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des HIF eine Kombination aus hyperspektraler Bildgebung und punktuell messenden Spektralsensoren untersucht und optimiert. „Die Untersuchung hat gezeigt, dass keiner der Sensoren allein in der Lage ist, alle Kunststoffverbindungen zu identifizieren und gleichzeitig die betrieblichen Anforderungen der Industrie zu erfüllen,“ erläutert Dr. Andréa de Lima Ribeiro.

Bei den Experimenten setzten die Forschenden mehrere Sensoren ein:

• Hyperspektrale Bildsensoren (HSI), die Bilddaten mit mehreren Farbkanälen erfassen und für transparente sowie helle Kunststoffe besonders geeignet sind.
• Raman-Spektroskopie, bei der ein Laser das Material bestrahlt, um eine spezifische Lichtstreuung zu erzeugen. Diese Methode bewährte sich besonders bei schwarzen Kunststoffen, da sie unabhängig von den Pigmenten funktioniert.
• FTIR-Spektrometer und Spectroradiometer, die für hohe spektrale Auflösung und schnellen Datenerfassung sorgen.

Diese Kombination ermöglichte eine umfassende Erkennung und Differenzierung von Kunststoffen in Sekundenschnelle, auch bei schnellen Bandgeschwindigkeiten. „Um das Leistungspotenzial der Sensoren bewerten zu können, müssen sie unter den in Recyclinganlagen herrschenden Betriebsbedingungen eingesetzt werden," so de Lima Ribeiro weiter.

Die Forschungsergebnisse finden bereits Anwendung im Projekt Car2Car, bei dem es um die Rückgewinnung und Sortierung wertvoller Sekundärrohstoffe aus Altfahrzeugen geht. „Metalle und Kunststoffe kommen in Altprodukten oft eng miteinander verbunden vor. Daher haben wir die Sensorik so weiterentwickelt, dass sie Metalle und Polymere voneinander unterscheidet und prozessrelevant differenziert,“ erklärt Dr. Margret Fuchs vom HIF.

Neben der Automobilindustrie profitieren auch andere Bereiche von der sensorbasierten Polymersortierung, wodurch eine höhere Qualität und Effizienz im Recycling von Kunststoffen aus Elektroschrott erreicht wird. Auf lange Sicht könnten diese Fortschritte die Recyclingquote erheblich steigern und die Umweltauswirkungen verringern.