Einfluss von Durchsatz und Inputzusammensetzung auf die sensorgestĂŒtzte Sortierung
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
Die sensorgestĂŒtzte Sortierung trĂ€gt maßgeblich zum Recycling von Kunststoffen bei. Diese Technologie wird sowohl in der Vorsortierung von Abfallströmen, zur Gewinnung von Zwischenprodukten, als auch in der Flakesortierung zur Sicherstellung geforderter QualitĂ€ten fĂŒr das Recycling von Kunststoffen eingesetzt. Die Performance der hierzu eingesetzten Aggregate ist abhĂ€ngig vom Durchsatz und der Materialzusammensetzung des zu sortierenden Stoffstroms. Diese beiden Faktoren können (temporĂ€r) von vorgeschalteten Aufbereitungs- und Sortieraggregaten positiv und auch negativ beeinflusst werden. Die vorliegende Ausarbeitung gibt einen Überblick ĂŒber die Ergebnisse bislang durchgefĂŒhrter Forschungen, sodass quantitative Aussagen bezĂŒglich der Performance von sensorgestĂŒtzten Sortierern in AbhĂ€ngigkeit der genannten Faktoren ermöglicht werden. Da sowohl der Durchsatz wie auch die Materialzusammensetzung eines Stoffstroms Schwankungen unterworfen sind, wird die Bedeutung von Schwankungen wie auch ein Ansatz zu deren Quantifizierung diskutiert. Basierend auf diesen Betrachtungen wird das Potential der StoffstromĂŒberwachung zur Optimierung von Aufbereitungs- und Sortieranlagen diskutiert.

Charakterisierung von Partikeln gemischten Gewerbeabfalls ĂŒber Partikeldeskriptoren zur sensorischen Messung der KorngrĂ¶ĂŸe
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
Die Echtzeitsteuerung von KorngrĂ¶ĂŸenverteilungen von grob zerkleinerten festen gemischten AbfĂ€llen bietet großes Potenzial zur Optimierung von Outputströmen mechanischer Abfallaufbereitungsanlagen. Hierbei ist neben geeigneter Aktorik – welche es beispielsweise ermöglicht den Schnittspalt eines Zerkleinerungsaggregates zu verstellen – auch eine Echtzeitmesstechnik fĂŒr die KorngrĂ¶ĂŸenverteilung notwendig. Der vorliegende Beitrag zeigt Möglichkeiten, vereinzelte Partikel basierend auf Partikeldeskriptoren, welche aus einem zweidimensionalen Bild berechnet wurden, ĂŒber Regressionsmodelle in ihre tatsĂ€chliche Kornklasse einzustufen und deren Ergebnisse.

Entwicklung einer Methodik zur Wertstoffgehaltsbestimmung von feinkörnigen AbfÀllen
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
Im Forschungs- und Entwicklungsprojekt PROBE soll eine Methode zur Metallgehaltsbestimmung feinkörniger Abfallströme mit Hilfe eines bildauswertenden Verfahrens entwickelt werden. Auf der Basis von RGB-Farbbildern sind Partikel anhand von Farbwerten und Formfaktoren in verschiedene Materialklassen zu klassifizieren und mittels in einer Datenbank hinterlegten FlĂ€chengewichten zu massenbezogenen, stofflichen Zusammensetzungen zu aggregieren. FĂŒr die Klassifizierung werden zwei verschiedene Machine Learning AnsĂ€tze getestet. Das Training der Machine Learning Modelle erfordert gelabelte Trainingsdaten, d.h. einen Datensatz aus Farbbildern der Partikel mit zugehöriger Materialklasse. Dazu werden Referenzmaterialien in mehrere Materialklassen sortiert und partikelweise erfasst (RGB-Farbbild inkl. Partikelgewicht). Erste Untersuchungen zeigen einen starken subjektiven Einfluss des Sortierenden auf das Ergebnis der Handsortierung. Durch ein mehrstufiges Sortierverfahren mit eingebauter QualitĂ€tskontrolle sowie angepasstem Sortierkatalog kann der subjektive Einfluss bei Handsortierungen reduziert und die Erstellung von TrainingsdatensĂ€tzen in hoher QualitĂ€t ermöglicht werden.

Aktives Vorbeugen von BrÀnden durch beschÀdigte Akkus in der Ersatzbrennstoffproduktion mit dem Lindner Feuer-PrÀventionssystem
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
Eines der aktuellsten Probleme in der Aufbereitung von AbfĂ€llen zu Ersatzbrennstoffen (EBS) ist das hohe Brandrisiko, grĂ¶ĂŸtenteils bedingt durch die stĂ€ndig steigende Anzahl an Lithiumbatterien im RestmĂŒll. Werden diese beschĂ€digt, kann eine chemische Reaktion in Gang gesetzt werden, welche zu enorm hohen Temperaturen fĂŒhrt. Dieser Umstand kann einerseits zu schweren BeschĂ€digungen der Anlage und schlimmstenfalls zu einem Großbrand fĂŒhren. Um diese Gefahrenquellen zu minimieren, erkennt das Lindner FPS (Feuer-PrĂ€ventionssystem) ĂŒberhitzte Partikel im Materialstrom, kĂŒhlt diese auf ein ungefĂ€hrliches Niveau oder ermöglicht die sichere manuelle Entnahme von nicht kĂŒhlbaren Objekten.

Untersuchungen zur mechanischen Entschichtung von Elektroden aus Lithium-Ionen-Altbatterien
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
Der weltweite zunehmende Einsatz von LIB fĂŒhrt auch zu einer steigenden Menge von Produktions- und KonsumptionsrĂŒckstĂ€nden, die unter BerĂŒcksichtigung der ökologischen und wirtschaftlichen Nachhaltigkeit entsorgt werden mĂŒssen. Idealerweise werden die Materialien aus den Neuschrotten oder Altbatterien in die Produktion neuer Batterien zurĂŒckgefĂŒhrt. LIBs enthalten werthaltige Metalle, wie Aluminium, Eisen, Kupfer, Lithium, Kobalt, Nickel und Mangan. Diese Metalle, ausgenommen Eisen, bilden hauptsĂ€chlich die Stromleiterfolien und Beschichtungen der Elektroden. Aktuell werden Lithium-Ionen-Batterien industriell in Recyclingverfahren behandelt, die auf energie- und kostenintensiven pyrometallurgischen oder hydrometallurgischen Prozessen mit begrenzten KapazitĂ€ten, niedrigen Recyclingraten und einer wirtschaftlichen AbhĂ€ngigkeit von Kobalt und Nickel als Kathodenmaterialien basieren. Bei diesen Prozessen werden vornehmlich Kobalt, Nickel und Kupfer zurĂŒckgewonnen, wohingegen Lithium, Aluminium und Mangan in der Schlacke verbleiben und durch VerfĂŒllung verwertet werden. In Zukunft wird angestrebt, die gesetzliche Recyclingeffizienz von 50 Masseprozent zu erhöhen, und speziell die Kathodenbeschichtungsmaterialien aus ProduktionsrĂŒckstĂ€nden direkt fĂŒr neue Batterieanwendungen wiederzuverwenden (Werner et al. 2020).

Von der Stoffflussanalyse zur Handlungsempfehlung
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
Die Methode der Stoffflussanalyse hat sich in den letzten Jahren stetig weiterentwickelt. Maßgeschneiderte Software erlaubt nunmehr einerseits die sehr detaillierte Modellierung realer Systeme und andererseits den Einsatz mathematisch-statistischer Methoden zur Behandlung der Datenunsicherheit.

Mechanische Abfallbehandlungsanlage der Zukunft
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
Um die Digitalisierung in den Abfallbehandlungsanlagen vorantreiben zu können, muss zunĂ€chst ein tieferes VerstĂ€ndnis ĂŒber das Verhalten von Abfallbehandlungsmaschinen als auch ĂŒber das zu verarbeitende Material erlangt werden. Die Kenntnis wie sich Maschinen und Stoffströme gegenseitig beeinflussen, ist eine notwendige Voraussetzung zur sensorischen Überwachung dieser, und in weiterer Folge zur dynamischen Steuerung dieser Abfallbehandlungsanlagen.

Über theoretische und reale RecyclingfĂ€higkeit
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
ZukĂŒnftig sollten die RecyclingfĂ€higkeit neu definieret werden. Erkennbarkeit und SortierfĂ€higkeit, aber auch die Eignung der Sammelsysteme sind un-bedingt zu berĂŒcksichtigen.

Ergebnisse am Pilotversuch Wertstoffscanner – Abfallvermeidungspotential
© Lehrstuhl fĂŒr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der MontanuniversitĂ€t Leoben (11/2020)
Der Wertstoffscanner wurde 2018 das erste Mal vorgestellt. Seitdem werden unterschiedliche Experimente und Pilotversuche durchgefĂŒhrt. In jeder Region ist die Ausgangslage und die Art der KommunikationsunterstĂŒtzung unterschiedlich, deshalb ist auch die Auswirkung des Wertstoffscanners auf die TrennqualitĂ€t nicht einheitlich. Die Resultate bisher zeigen aber, dass man mit solch einem System das Trennverhalten von BĂŒrgern in den meisten FĂ€llen deutlich verbessern kann. Bisherige Pilotversuche haben die Klassifikation von RestmĂŒll und BiomĂŒll als Hauptfraktion beinhaltet. Um die EU-Vorgaben hinsichtlich der Recyclingquoten zu erreichen, ist der Einsatz innovativer Systeme unumgĂ€nglich.

Abfallwirtschaftssystem des Landkreises Mayen-Koblenz – EinfĂŒhrung eines Identsystems
© Witzenhausen-Institut fĂŒr Abfall, Umwelt und Energie GmbH (5/2017)
Im Januar 2016 startete der Landkreis Mayen-Koblenz in eine neue Abfallwelt. 25 Jahre Mehrkammertonne und EinheitsgebĂŒhr galt es, zukunftsweisend abzulösen und ĂŒber 210.000 BĂŒrgerinnen und BĂŒrger mitzunehmen. Nicht zuletzt durch die EinfĂŒhrung des Identsystems, welches fĂŒr die BĂŒrger eine Stellschraube im System dar-stellt. Stoffströme zu lenken und aktiv fĂŒr die Umwelt und die Menschen positive VerĂ€nderungen herbeizufĂŒhren sind Ziele, die mit der EinfĂŒhrung des neuen Abfallwirtschaftssystems erreicht werden sollen.

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