TY - CONF

T1 - Versuchsstand für sensorgestützte Erkennung und Sortierung

AU - Küppers, Bastian

AU - Möllnitz, Selina

PY - 2018/3/15

Y1 - 2018/3/15

N2 - Am Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft (AVAW) der Montanuniversität Leoben wird seit Juni 2017 ein Versuchsstand für sensorgestützte Erkennung und Sortierung in diversen Dissertations- und Masterarbeiten genutzt. Aufgrund des primären Einsatzes als Analysegerät ist das System am AVAW in Form eines Rutschensortierers verwirklicht worden. Hierdurch ergibt sich ein kompakt gebautes sensorgestütztes Aggregat, das für den Einsatz im universitären Bereich optimiert ist. Der Versuchsstand besteht aus einem Bunker, der ein Probenvolumen von etwa 60 l fassen kann. Von hier aus wird das Material auf einer Vibrationsförderrinne transportiert, sodass sich eine Monoschicht ausbildet. Anschließend gleiten die Partikel auf einer Glasschurre und werden durch die erhöhte Fördergeschwindigkeit auf der Rutsche vereinzelt. Die einzelnen Objekte im aufgegebenen Probenmaterial werden von verschiedenen Sensoren erkannt, um die daraus gewonnenen Informationen anschließend mit einer Computersoftware auszuwerten, sodass ausgewählte Partikel durch Druckluftstöße ausgetragen werden können. In das Aggregat wurden drei unterschiedliche Technologien zur Erkennung und Unterscheidung von Objekten verbaut: Induktions-, Farb- & Nahinfrarotsensoren. Während des Gleitens über die Schurre werden Partikel durch den Induktionssensor analysiert. Dieser zeichnet Informationen über die Leitfährigkeit von Objekten auf. Die Partikel werden anschließend auf der Schurre mittels Nahinfrarottechnik (NIR) und VIS-Spektroskopie untersucht. Dabei ermöglicht VIS die Unterscheidung von Objekten anhand ihrer Farbe. So könnten z.B. Kupfer von Aluminium, verschiedenfarbige Kunststoffe oder Erz von taubem Gestein unterschieden werden. Die NIR-Technologie hingegen bietet die Möglichkeit die chemische Zusammensetzung verschiedener Objekte, wie beispielsweise von Kunststoffen, zu untersuchen. Während der Messung wird ein reflektiertes Spektrum aufgezeichnet, das Rückschlüsse auf sortenspezifische Molekülgruppen erlaubt. Es werden Einblicke in die Versuchsdurchführung bezüglich verschiedener Fragestellungen gegeben. Grundlegend hierfür sind zunächst die Anforderungen, die an das Schüttgut selbst gestellt werden. Hierzu gehören z.B. die Korngrößenverteilung (Verhältnis: Größt- zu Kleinstkorn), der Wassergehalt und z.T. die chemische Zusammensetzung des Aufgabeguts. Es werden Aspekte wie das Erstellen von Sortierrezepten, die Vorgehensweise während der Versuchsdurchführung und die Auswertung der ausgewählten Daten beleuchtet. Darüber hinaus werden erste Erfahrungen aus verschiedenen Versuchsreihen und Abnahmeversuchen vorgestellt. Hier wird ein Schwerpunkt auf die Quantifizierung und Charakterisierung von Schüttgutproben (Projekt ReWaste4.0) und auf die Untersuchung des Einflusses von Verschmutzungen auf die Klassifizierung von Kunststofffraktionen (Projekt NEW-MINE) gelegt. The project NEW-MINE has received funding from the European Union's EU Framework Programme for Research and Innovation Horizon 2020 under Grant Agreement No 721185 Das Projekt ReWaste4.0 (Projektnummer: 860884) wurde im Rahmen der sechsten Ausschreibung für die K-Projekte des Kompetenzzentrum-Programms COMET gefördert.

AB - Am Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft (AVAW) der Montanuniversität Leoben wird seit Juni 2017 ein Versuchsstand für sensorgestützte Erkennung und Sortierung in diversen Dissertations- und Masterarbeiten genutzt. Aufgrund des primären Einsatzes als Analysegerät ist das System am AVAW in Form eines Rutschensortierers verwirklicht worden. Hierdurch ergibt sich ein kompakt gebautes sensorgestütztes Aggregat, das für den Einsatz im universitären Bereich optimiert ist. Der Versuchsstand besteht aus einem Bunker, der ein Probenvolumen von etwa 60 l fassen kann. Von hier aus wird das Material auf einer Vibrationsförderrinne transportiert, sodass sich eine Monoschicht ausbildet. Anschließend gleiten die Partikel auf einer Glasschurre und werden durch die erhöhte Fördergeschwindigkeit auf der Rutsche vereinzelt. Die einzelnen Objekte im aufgegebenen Probenmaterial werden von verschiedenen Sensoren erkannt, um die daraus gewonnenen Informationen anschließend mit einer Computersoftware auszuwerten, sodass ausgewählte Partikel durch Druckluftstöße ausgetragen werden können. In das Aggregat wurden drei unterschiedliche Technologien zur Erkennung und Unterscheidung von Objekten verbaut: Induktions-, Farb- & Nahinfrarotsensoren. Während des Gleitens über die Schurre werden Partikel durch den Induktionssensor analysiert. Dieser zeichnet Informationen über die Leitfährigkeit von Objekten auf. Die Partikel werden anschließend auf der Schurre mittels Nahinfrarottechnik (NIR) und VIS-Spektroskopie untersucht. Dabei ermöglicht VIS die Unterscheidung von Objekten anhand ihrer Farbe. So könnten z.B. Kupfer von Aluminium, verschiedenfarbige Kunststoffe oder Erz von taubem Gestein unterschieden werden. Die NIR-Technologie hingegen bietet die Möglichkeit die chemische Zusammensetzung verschiedener Objekte, wie beispielsweise von Kunststoffen, zu untersuchen. Während der Messung wird ein reflektiertes Spektrum aufgezeichnet, das Rückschlüsse auf sortenspezifische Molekülgruppen erlaubt. Es werden Einblicke in die Versuchsdurchführung bezüglich verschiedener Fragestellungen gegeben. Grundlegend hierfür sind zunächst die Anforderungen, die an das Schüttgut selbst gestellt werden. Hierzu gehören z.B. die Korngrößenverteilung (Verhältnis: Größt- zu Kleinstkorn), der Wassergehalt und z.T. die chemische Zusammensetzung des Aufgabeguts. Es werden Aspekte wie das Erstellen von Sortierrezepten, die Vorgehensweise während der Versuchsdurchführung und die Auswertung der ausgewählten Daten beleuchtet. Darüber hinaus werden erste Erfahrungen aus verschiedenen Versuchsreihen und Abnahmeversuchen vorgestellt. Hier wird ein Schwerpunkt auf die Quantifizierung und Charakterisierung von Schüttgutproben (Projekt ReWaste4.0) und auf die Untersuchung des Einflusses von Verschmutzungen auf die Klassifizierung von Kunststofffraktionen (Projekt NEW-MINE) gelegt. The project NEW-MINE has received funding from the European Union's EU Framework Programme for Research and Innovation Horizon 2020 under Grant Agreement No 721185 Das Projekt ReWaste4.0 (Projektnummer: 860884) wurde im Rahmen der sechsten Ausschreibung für die K-Projekte des Kompetenzzentrum-Programms COMET gefördert.

KW - Sensorgestützte Sortierung

M3 - Poster

SP - 1

EP - 4

T2 - 8. Wissenschaftskongress „Abfall- und Ressourcenwirtschaft“

Y2 - 15 March 2018 through 16 March 2018

ER -