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Erstmalige Umsetzung eines selbstlernenden NIR-Systems mit Bilderkennung zur sortenreinen Sortierung von Altpapier und Erschließung neuer Altpapierressourcen

Die LEIPA Georg Leinfelder GmbH ist ein führender Papierhersteller im Europäischen Markt. Am Standort in Schwedt werden jährlich ca. 1,195 Millionen Tonnen Papier und Verpackungen aus 100 Prozent Altpapier produziert. Am Standort wird bisher eine konventionelle lineare Altpapiersortierung bestehend aus den Stufen Aufgabebunker, Grobsieb, Feinsieb, PaperSpike/NIR-Spektroskopie und Sortierkabine betrieben. Durch die Sortierung erhält man drei wesentliche Altpapierströme. Darunter die Deinkingware, welche für die Herstellung von hochwertigen weißen Papieren eingesetzt wird, die OCC-Ware (old corrugated containerboard), welche als braune Fasern für Kartonagen und Pappe verwendet wird und die Mischware, welche ebenfalls in die Herstellung von Kartonagen und Pappe fließt. Das übergeordnete Ziel der Sortierung ist es, möglichst hochwertige Deinkingware sowie OCC-Ware in einer hohen Sortenreinheit zu sortieren. Bisher landen jedoch große Mengen hochwertigerer Deinkingware im Mischpapier und in den Sortierresten und gehen damit für eine höherwertige Verwertung verloren. Vorversuche des Unternehmens haben erhebliche Potentiale von hochwertigen weißen Altpapieren im Mischpapier und auch in anderen bisher unwirtschaftlichen Altpapierströmen wie Papier, Karton und Pappe (PPK) aus der Erfassung von Leichtverpackungen, Altpapier aus dem Restabfall und Gewerbeabfall aufgezeigt, die mit den konventionellen Systemen noch nicht stofflich verwertet werden können. Im Rahmen dieses Vorhabens möchte die LEIPA Georg Leinfelder GmbH in eine innovative Anlage zur hocheffizienten und sortenreinen Sortierung von Altpapier investieren. Die neue Anlage mit einer jährlichen Kapazität von 120.000 Tonnen soll einerseits die Sortierausbeute, insbesondere der hochwertigen Deinkingware für grafische Papiere, deutlich steigern und andererseits auch alternative Altpapierquellen erschließen. Als Herz der Sortieranlage ermöglicht die NIR-Sortierung mit GAIN-Technologie zusätzlich zur Nahinfrarotspektroskopie eine Bilderkennung mit deep-learning-Funktion. Diese Bilderkennung stellt eine absolute Neuheit im Bereich der Papiersortierung dar. Sie ist in der Lage, durch eine moderne Sensorik Bilddaten (Form/Textur) zu sammeln und diese zu klassifizieren. So können beispielsweise komplexe Verpackungsreste wie Kartonagen mit weißer Außenschicht und grauen oder braunen Fasern im Inneren erkannt werden. In der Folge entstehen im Sortierprozess ein weitaus reineres Deinkinggut und zugleich eine höhere Ausbeute. Eine Innovation liegt auch in der geplanten Vernetzung der Anlage bzw. der Anlagenkomponenten untereinander. Mit der Software Insight von TOMRA werden sämtliche NIR/GAIN-Systeme untereinander vernetzt, die Software stellt eine leistungsfähige Industrie 4.0-Datenplattform zur Verbesserung der Sortier- und Klassifizierungseffizienz dar. Durch die innovative Sortiertechnik soll die Sortierquote für weiße Altpapiere (Deinkingware) aus Haushaltssammelware um ca. 10 Prozent gesteigert werden. Jährlich können mit der neuen Anlagen 8.640 Tonnen Deinkingware aus Haushaltssammelware und 6.435 Tonnen Deinkingware aus Leichtverpackungen für das stofflich hochwertige Recycling zurückgewonnen werden. Insgesamt können jährlich 15.075 Tonnen Deinkingware zurückgewonnen werden, die Frischfaser substituieren können. Durch die Digitalisierung und automatische Steuerung der Prozesse in der Altpapieraufbereitung und der Papierproduktion können im weiteren Verlauf weitere Energie und Chemikalieneinsparungen erreicht werden. Vor dem Hintergrund, dass die Menge an weißen Papierfasern im Altpapier stetig abnimmt und daher in der Zukunft Beschaffungsprobleme entstehen können, ist die Steigerung der Sortierquote für deinkbare Fasern von zentraler Bedeutung, um auch in Zukunft auf den Einsatz von Frischfasern verzichten zu können und die 100prozentige Altpapierquote in LEIPAs Papierproduktion zu erhalten. So gelingt langfristig auch die Vermeidung eines höheren Energie- und Ressourceneinsatzes in der Erzeugung von Frischfasern. Branche: Papier und Pappe Umweltbereich: Ressourcen Fördernehmer: LEIPA Georg Leinfelder GmbH Bundesland: Brandenburg Laufzeit: seit 2023 Status: Laufend

Anlagenbezogene Behandlung und Entsorgung von Abfällen

1. Art, Menge, Herkunft und Verbleib der behandelten, abgelagerten sowie der abgegebenen Abfälle, ohne besonders überwachungsbedürftige Abfälle, nach Art der Anlage ( Deponie, chemisch/physikalische Behandlungsanlage, Bodenbehandlungsanlage, Kompostierungsanlage, Shredderanlage, Sortieranlage und sonstige Anlagen). 2. Außerdem alle 2 Jahre Angaben zu Ausstattung und Kapazität der Anlagen (Energiegewinnung).

Energieeffizienzerhöhung im Abfall- und Recyclingstoff-Sortierprozess durch Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, Teilvorhaben: Sensortechnologie und Datenakquise

Im FuE-Vorhaben EnSort sollen im hoch-komplexen Sortierprozess von recycelbaren Abfallstoffen (Verpackungsmaterialien, gelbe Tonne aus Haushalten etc.) zu Wertstoffen mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz über zu erfassende und auszuwertende Materialerkennungsdaten Aggregate mit hohem spezifischen Energieverbrauch optimiert werden. Dazu muss die Anpassungsfähigkeit der Anlage an sich ändernde Input- und flexibel geforderte Outputqualitäten erhöht werden. Für die vorauslaufende Digitalisierung des bisher überwiegend manuell geregelten Prozesses ist ein Modell zur vollständigen Simulation des Sortierprozess als digitaler Zwilling zu erstellen. Dieses 'Betriebsmodell' wird im großtechnischen Praxisbetrieb einer Sortieranlage für Leichtverpackungsabfälle (LVP) iterativ verbessert und verifiziert. Die Energieeffizienzsteigerung ist später Resultat einer sich an die ständig wechselnden In- und Outputparameter anpassende Prozessregelung. Weiterhin wird über eine intelligente voll automatisierte Regelung der Gesamtanlage die Auslastung der Einzelaggregate optimiert und damit der Durchsatz erhöht. So sinkt der spezifische Energieverbrauch. Zusätzlich wird die Herstellung der Ballen, zu denen die Recyclate zur Volumenreduktion für die Transportwege gepresst werden, optimiert. Hierzu werden Erkenntnisse aus rein betrieblichen sowie durch das BMWi geförderten Vorhaben genutzt.

Verbesserung der Prozesseffizienz des werkstofflichen Recyclings von Post-Consumer Kunststoff-Verpackungsabfällen durch intelligentes Stoffstrommanagement, Teilvorhaben 5: Sensorbasierte Analyse und Verbesserung der LVP-Inputqualitäten

KI: Steigerung des Nutzungsgrads von Kunststoffabfällen durch KI-basierte Kombination von manueller Sortierung und Mikro-Automatisierung, KI: Steigerung des Nutzungsgrads von Kunststoffabfällen durch KI-basierte Kombination von manueller Sortierung und Mikro-Automatisierung

Recycling von Kartuschen

Zielsetzung: Dicht- und Klebstoffkartuschen finden in sehr vielen Bereichen zunehmende Anwendung. Kartuschen sind eine vom Endnutzer sehr gut akzeptierte Verpackung und Verarbeitungshilfe der Produkte. Sie zeichnen sich einerseits durch eine hohe Homogenität des Kartuschenmaterials, vorwiegend hochwertiges Polyethylen mit hoher Dichte (HDPE), und andererseits durch eine extrem variable chemische Zusammensetzung der Inhaltsstoffe aus. In ersten Voruntersuchungen wurde festgestellt, dass etwa 90 % der gesammelten Kartuschen MS (modifizierte Silan-)Polymer , Acryl- und Silikon-haltige Restinhaltstoffe aufwiesen. Die restlichen 10 % beinhalten eine Vielzahl anderer Inhaltsstoffe (u. a. Bitumen, Polyurethan, Zement). Die Menge und der Zustand der in den Kartuschen verbliebenen Restinhaltstoffe variiert stark. Dichtstoffkartuschen werden als „nicht recyclingfähig“ eingestuft. Dies liegt an der sehr variablen Zusammensetzung der Inhaltsstoffe und deren Rückstände in der Kartusche, die bei der Kreislaufführung des HDPEs zu massiven Problemen führen (z. B. Silikonrückstände). Deshalb werden Kartuschen in Deutschland derzeit thermisch verwertet, in anderen europäischen Ländern auch deponiert. Marktanalysen gehen davon aus, dass in Deutschland jährlich 60- 70 Mio. Stück Kartuschen in Verkehr gebracht werden. In Europa fallen pro Jahr rund 45.000 t Kartuschenabfälle an. Aufgrund der hohen Mengen und des ungelösten Entsorgungsproblems sollen die Hersteller verstärkt in die Pflicht genommen werden. Für die Verwendung von Kunststoffen werden von der EU zwischenzeitlich Aufschläge von 800 €/t erhoben. Es ist absehbar, dass diese Aufschläge früher oder später an die Hersteller weitergereicht werden. Auf EU-Ebene wurden und werden auch Diskussionen über ein Verbot nicht-recyclingfähiger Kunststoffverpackungen geführt. Im Rahmen des Forschungsvorhabens soll die Recyclingfähigkeit von Dicht- und Klebstoffkartuschen untersucht werden. Dies setzt zunächst ein effizientes Erfassungssystem voraus, das gleichermaßen beim Fachhandel, Handwerk und Sortieranlagen ansetzt und die gebrauchten Kartuschen als Monostrom separiert. Bei der Entwicklung des Recyclingprozesses sollen vorzugsweise mechanische und chemische, nachgeordnet thermische Verfahren betrachtet werden. Ziel ist die Kreislaufführung des hochwertigen HDPEs. Konkret: Aus gebrauchten Kartuschen neue Kartuschen produzieren. Wenn es gelingt HDPE in ausreichender Qualität zu gewinnen, existiert für das Rezyklat bereits ein Absatzmarkt.

Verbesserung der Prozesseffizienz des werkstofflichen Recyclings von Post-Consumer Kunststoff-Verpackungsabfällen durch intelligentes Stoffstrommanagement, Teilvorhaben 9: Sensorbasiertes Qualitätsmanagement und intelligente Sortierung

KI: Steigerung des Nutzungsgrads von Kunststoffabfällen durch KI-basierte Kombination von manueller Sortierung und Mikro-Automatisierung

Verbesserung der Prozesseffizienz des werkstofflichen Recyclings von Post-Consumer Kunststoff-Verpackungsabfällen durch intelligentes Stoffstrommanagement, Teilvorhaben 2:KI-Methoden zur sensorbasierten Stoffstromcharakterisierung

Smarte Pull-Logistik und -Wiederverwendung von Elektro- und Elektronikaltgeräten durch frühe und KI-basierte Zustandserkennung, optimale Entsorgungsentscheidung und ressourcenschonende Stückgut-Logistik, Teilvorhaben: Smarte Pull-Logistik und Großkunden Use Case mit Sortieranlage

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