Loading...

Сортировка мусора: как системы обработки изображений улучшают способы переработки

Системы мультиспектральной и гиперспектральной съемки улучшают нашу сортировку и переработку отходов.

По данным Всемирного банка, в 2013 году люди произвели 1,3 миллиарда тонн мусора. И хотя большая часть этого мусора была отправлена на свалки или в мусоросжигательные заводы, количество пластика, стекла, бумаги и металла, переработанного из отходов, неуклонно растет на протяжении десятилетий. По данным ОЭСР, в 2013 году мировыми лидерами по переработке бытовых отходов были Германия (65%), Южная Корея (59%), Словения и Австрия (по 58%) и Бельгия (55%). Это большое изменение по сравнению с тем, что было даже десять лет назад, но большинство стран все еще далеки от достижения своих целей по переработке.

 

Новый способ производить меньше отходов

На большинстве предприятий по переработке отходов количество материала, которое может быть переработано, ограничено технологией сортировки. Это важно, потому что повышение чистоты переработанного материала даже на несколько процентов может удвоить его ценность, а извлечение большего количества перерабатываемого материала означает удаление меньшего количества отходов.

Олимпийские игры обратили внимание на экологическую рациональность. Бронзовые и серебряные медали Летних Олимпийских игр 2016 года в Рио-де-Жанейро, Бразилия, содержат около 30% переработанного металла, а ленты для медалей содержат 50% переработанного пластика. Фото любезно предоставлено AP / Фелипе Дана

 

Новое поколение мультиспектральных и гиперспектральных камер повышает чистоту многих переработанных материалов почти до 100%. Эти камеры разделяют свет на сотни узких полос в непрерывном диапазоне, охватывающем электромагнитный спектр. Камеры собирают сотни точек данных на пиксель и объединяют их для создания уникальной спектральной сигнатуры (также называемой отпечатком пальца) для каждого материала на основе его химического состава.

Вот как эти системы используются для улучшения сортировки двух наиболее распространенных и трудно поддающихся сортировке отходов - пластмасс и бумаги.

 

Как найти пластиковый отпечаток пальца

Большинство центров переработки используют ряд механических методов сортировки, таких как вращающиеся барабаны, которые отделяют легкие от тяжелых предметов, флотационные резервуары для сортировки даже более легких материалов (например, пенополистирол), а также детекторы и магнитные конвейеры для сортировки металлов.

После завершения основной сортировки некоторые центры переработки используют гиперспектральные или мультиспектральные изображения для достижения почти идеальной чистоты. Это идеальная технология для пластмасс, которые трудно сортировать из-за их различного химического состава, но одинакового веса, цвета и удельной плотности.

Фото: Грег Миллер

 

Коротковолновые инфракрасные (SWIR) камеры и линейные камеры являются наиболее распространенным типом мультиспектральных систем, используемых при переработке пластика, и большинство из них основаны на датчиках InGaAs (полупроводниковый сплав галлия и арсенида индия), которые хорошо работают при комнатной температуре - это означает, что им не требуются дорогие системы охлаждения.

Поскольку они очень чувствительны, мультиспектральные системы SWIR используются ближе к концу процесса сортировки пластика и обычно запускаются дважды или более для достижения чистоты до 99%.

 

Заглянем внутрь черного пластика

Обычные оптические системы сортировки работают в ближнем инфракрасном диапазоне, который хорошо работает для большинства пластиков, но не подходит для черного пластика: сажа, придающая им цвет, поглощает большую часть сигнала, поэтому система не может их «видеть». Мультиспектральные SWIR камеры обнаруживают спектральные отпечатки пальцев любого вида пластика, независимо от пигментов или других добавок.

Камеры InGaAs SWIR позволяют перерабатывать черный пластик, используемый в приборных панелях автомобилей.

 

Благодаря нововведению Немецкого института физики высоких частот и радиолокационных методов им. Фраунгофера, камеры SWIR больше не являются единственным вариантом для сортировки черного пластика на основе InGaAs. Новая крупногабаритная система Института использует радиолокационную камеру и сложные алгоритмы для обнаружения даже мельчайших различий в спектрах и позволяет достичь почти 100%-ной чистоты. Система самообучающаяся, поэтому ее точность со временем увеличивается, а стоимость сопоставима с гиперспектральными камерами.

 

Лучший способ перерабатывать бумагу

Большинство бумажных отходов сортируются с использованием механических, химических и оптических методов. Но теперь методы гиперспектральной визуализации, разработанные для сортировки пластика, адаптируются к переработке бумаги. Стандартные камеры SWIR InGaAs для сортировки пластика имеют чувствительность до 1,7 мкм, но полосы поглощения углеводородов более отчетливы между 1,9–2,4 мкм, чем ниже 1,7 мкм. Для этого требуются гиперспектральные сенсоры из теллурида кадмия и ртути (MCT) с чувствительностью до 2,5 мкм.

Сенсоры InGaAs, используемые для сортировки пластмасс, хорошо работают при комнатной температуре, но приемники MCT необходимо охлаждать до -80 ° C, что делает их более дорогими. Что касается сортировки бумаги, то их расширенный гиперспектральный диапазон оправдывает их дороговизну, InGaAs сенсорыне могут обнаружить тонких различий между офисной бумагой, газетой и картоном.

Гиперспектральная камера MCT способна различать одиннадцать типов бумаги. Наиболее важное различие заключается между бумагой, для которой требуется удаление краски, и картоном, для которого не требуется удаление краски. Например, волокна, используемые для изготовления газет, недостаточно прочны для изготовления картона, а волокна, используемые для изготовления картона, не подходят для изготовления газет. Точная сортировка бумаги имеет важное значение для снижения затрат на переработку по сравнению с производством бумаги из первичных древесных волокон, что требует гораздо больших затрат энергии.

 

Широкий спектр применений

Системы гиперспектральной визуализации могут использоваться для других трудно поддающихся сортировке перерабатываемых материалов, таких как измельченный электронный лом. Измельчение создает мешанину из пластмасс и металлов, которую системы SWIR могут легко отсортировать по спектральным сигнатурам.

Первоначально разработанная для выявления нефтяных залежей и пластов металлических руд, гиперспектральные изображения теперь используются во многих других отраслях, помимо переработки. Защита здоровья сельскохозяйственных культур, диагностика заболеваний глаз, улучшение обработки пищевых продуктов, мониторинг выбросов угольных и мазутных электростанций, а также мусоросжигательных заводов - вот лишь некоторые из множества приложений.

 

Более чистое будущее

Поскольку производители продолжают вводить новшества и поставлять более сложные продукты, компании по переработке и повторному использованию должны продвигаться вперед с новыми и разнообразными технологиями сортировки и возврата материалов для использования. С постоянным развитием технологий визуализации по всему электромагнитному спектру системы сортировки будут развиваться, станут более простыми в реализации и более точными. По мере того как эти технологии станут более распространенными, все большее число стран будут в лучшем положении для удаления отходов со своих полигонов и возврата материалов производителям для повторного использования.

 
Нажимая кнопку "Отправить", я даю согласие на обработку моих Персональных данных.