Versuchstand für sensorgestützte Sortierung

Sensorgestützte Sortierung findet in der Abfallwirtschaft zur Sortierung und Analyse von Abfallströmen und Schüttgütern Anwendung. Es handelt sich dabei um ein berührungsloses Verfahren, das sehr viel Flexibilität bietet, um verschiedenste Aufgabenstellungen zu bewältigen.

Der Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft (AVAW) hat für universitäre und industrielle Forschungsprojekte einen kompakten Sortierstand zur Verfügung, welcher als zwei-Wege-Maschine ausgeführt ist. Es kann ein Korngrößenspektrum von 5 bis 300 mm verarbeitet werden. Die Aufgabe erfolgt über eine Vibrationsrinne (1) gefolgt von einer Glasschurre (2) (siehe folgende Abbildung).

Der Sortierstand enthält drei Sensoren, welche für unterschiedliche Aufgabenstellungen eingesetzte werden können:

• Nahinfrarot-Sensor (NIR) (5): Altglas, Papier-Pappe-Karton (PPK), Kunststoffe, Metalle und Elektronikschrott,
• Hochauflösende Zeilenkamera (VIS) (5): Kunststoffe, Holz, PPK, Altglas
• Induktionssensor (3): Elektrische Leiter

Es besteht auch die Möglichkeit mehrere Sensoren miteinander zu kombinieren, um sehr komplexe Aufgaben zu lösen. Ein Beispiel dafür ist die Kombination eines VIS- und NIR-Sensors zur Sortierung von klaren PET-Flaschen aus einem Kunststoffgemisch.

Funktionsschema des sensorgestützten Versuchstands am AVAW

Anwendungsbeispiel für VIS-Technologie

Das Aufgabegut sind gemischte Buntglasscherben in einem typischen Korngrößenbereich von 2 – 24 mm. Als Sensor wird eine hochauflösende Zeilenkamera (VIS) verwendet. Ziel ist die möglichst reine Ausbringung von grünen Glasscherben aus dem Aufgabegut.

Das Material wird mithilfe einer Vibrationsrinne (1) vereinzelt und im Anschluss über eine Rutsche oder Schurre (2) in den Belichtungsbereich des Sensors gefahren.

Dieser Sensor (5) besteht aus einem Emitter (4) und einem Detektor (5). Als Emitter werden in diesem Fall meist Halogenlampen, Leuchtstoffröhren oder LED-Leisten gewählt. Die Strahlung des Emitters wird von den einzelnen Glasscherben partiell reflektiert und vom Detektor gemessen. Der Detektor ist mit einem Rechner verbunden, der mithilfe einer Software die detektierte Farbe im Farbzylinder hinsichtlich Farbsektor (Hue, H), Helligkeitsstufe (Value, V) und Sättigungskreis (Saturation, S) im einem zuvor erstellten Farbzylinder-Modell (siehe folgende Abbildung) vergleicht und dadurch einer definierten Gruppe zuordnet. Bei dieser Aufgabe sind die Gruppen zum Beispiel grünes, braunes oder weißes Glas.

Farbzylinder zur Erstellung des VIS-Sortiermodells nach Farbsektor (Hue, H), Helligkeitsstufe (Value, V) und Sättigungskreis (Saturation, S)

Wird eine Glasscherbe der Gruppe „grünes Glas“ erkannt, muss sie laut der Aufgabenstellung von den restlichen Scherben getrennt werden. Das erfolgt über einen Druckluftstoß. Eine dem Sensor nachgeschaltene Ventilleiste (6) öffnet in dem Moment, wo die Glasscherbe sich vor der Ventilleiste befindet, ein oder mehrere Ventile. Die grüne Glasscherbe wird über die Trennkante (7) „ausgeschossen“. Alle andersfarbigen Glasscherben werden bewusst nicht „ausgeschossen“.

Anwendungsbeispiel für NIR-Technologie

Das Aufgabegut ist eine gemischte Leichtverpackungsfraktion nach vorherigem Durchlauf durch ein Trommelsieb mit Siebkorndurchmesser von 80 mm, welche einen typischen Korngrößenbereich von 80 - 300 mm (Höhe einer PET-Flasche) aufweist. Als Sortiertechnologie wird die Nahinfrarotspektroskopie (NIR-Spektroskopie) verwendet. Ziel ist die möglichst reine Ausbringung von PET zu erzielen.

Das Material wird mithilfe einer Vibrationsrinne (1) vereinzelt und im Anschluss über eine Rutsche oder Schurre (2) in den Belichtungsbereich des Sensors gefahren.

Moderne Nahinfrarot(NIR)-Sensoren (5) decken einen Wellenlängenbereich von etwa 1000 bis 2500 nm ab. Als Emitter (4) können beispielsweise Halogenlampen genutzt werden. Die Strahlung wird wie im Bereich des sichtbaren Lichts (VIS) selektiv von den zu untersuchenden Objekten reflektiert um anschließend von einem Detektor (5) gemessen zu werden. Dieses Spektrum enthält Informationen, die Rückschlüsse auf die chemische Zusammensetzung der untersuchten Objekte zulassen.

Damit ist es z.B. möglich verschiedene Kunststoffsorten anhand spezifischer Molekülgruppen – im Anwendungsbeispiel PET - zu erkennen (siehe folgende Abbildung). Diese Schwingungen werden von der einfallenden Strahlung zu einer Schwingung angeregt. Die Energie dieser Schwingung fehlt dann in der reflektierten und transmittierten Strahlung, so dass sich im entstehenden Spektrum eine entsprechend Absorptionsbande ergibt. Das detektierte Spektrum wird in ein elektrisches Signal umgewandelt und in einer zugehörige Auswerteeinheit verarbeitet. Dabei wird das gemessene Spektrum mit einer Reihe von Referenzspektren aus einer Datenbank verglichen. Wenn das Spektrum mit einem dieser Spektren übereinstimmt, wird das Partikel als das entsprechende Material erkannt und kann aussortiert werden. Ein begrenzender Faktor, der insbesondere in der Kunststoffaufbereitung eine Rolle spielt, stellt die Erkennung dunkler (rußgeschwärzter) Materialien dar. Diese Partikel reflektieren meist kein Spektrum, das vom NIR-Sensor eines sensorgestützten Sortierers detektiert werden kann. (Gundupalli et al., 2017; Hendrik Beel, 2017)

Aufgenommene Spektren mittels NIR-Technologie am sensorgestützten Versuchstand: Beispielsweise liefert der weiße-Bereich die Abweichung der Spektren für PET je Wellenlänge für den gesamten Wellenlängenbereich, während die weiße Linie das Mittelwertspektrum von PET für jede Wellenlänge über den NIR-Spektralbereich liefert

Wird eine Verpackung der Gruppe „PET“ erkannt, muss sie laut der Aufgabenstellung von der restlichen Leichtverpackungsfraktion getrennt werden. Das erfolgt über einen Druckluftstoß. Eine dem Sensor nachgeschaltene Ventilleiste (6) öffnet in dem Moment, wo die PET-Verpackung sich vor der Ventilleiste befindet, ein oder mehrere Ventile. Die PET-Verpackung wird über die Trennkante (7) „ausgeschossen“. Alle anderen Kunststoffsorten werden bewusst nicht „ausgeschossen“.

Aufgabenstellungen und Anwendungsfälle, welche am sensorgestützten Versuchstand bisher in Forschungsprojekten bearbeitet wurden

• Probencharakterisierung und Bestimmung der Zusammensetzung,
• Erstellung einer digitalen Korngrößenverteilung,
• Ausschleusen von Störstoffen,
• Anreicherung von Wertstoffen,
• Sortierung von Schüttgütern nach Stoffgruppen und
• Validierung von Sortier-/Trennergebnissen.

Folgende Stoffströme wurden bereits in Forschungsprojekten oder Vorversuchen am sensorgestützten Versuchstand bearbeitet

1. Gewerbliche Abfälle (NIR-Technologie)
   • 04/2017 - 04/2021          ReWaste 4.0 (K-Projekt)
2. Deponiematerial (NIR-Technologie)
   • 08/2015 - 08/2019          NEW-MINE (H2020, MSCA)
3. Produkte (NIR-Technologie)
   • 04/2018 - 01/2019          NewFridgeRec (Auftragsforschung, Kühlschränke geschreddert)
   • 04/2018 - 09/2018          SheathBlend (Auftragsforschung, Kabelummantelungen)
   • 10/2015 - 04/2019          BAT-SAFE (FFG, Bridge, Batterien)
4. Baurestmassen (VIS- & NIR-Technologie)
   • 08/2018 - 08/2021          RecyMin (FFG, Bridge)
   • 12/2018 - 01/2019          Baurestmassen-Schwimmfraktion (Vorversuche)
   • 10/2018 - 01/2019          FBS (Auftragsforschung)
   • 04/2018 - 01/2019          BrickSort (Auftragsforschung)
   • 05/2019                               Wärmedämmverbundsystem (Vorversuche)
5. Kunststoffe (VIS- & NIR-Technologie)
   • 01/2021 - 12/2024          PCCL-K1, Phase 2 (COMET-Zentrum)
   • 02/2021 - 01/2022          Multilayer Detection (Zukunftsfond Steiermark)
   • 08/2020 - 07/2023          C-Planet (H2020, MSCA)
   • 01/2020 - 12/2022          EsKorte (FFG, Produktion der Zukunft)
   • 01/2017 - 12/2020          PCCL-K1, Phase 1 (COMET-Zentrum)
   • 03/2020 - 07/2020          NIRloss (Auftragsforschung)
   • 03/2020 - 05/2020          ColSort (Auftragsforschung)
   • 01/2019 - 09/2019          Waste Guide (Auftragsforschung)
   • 06/2019 - 09/2019          FlakePotential (Auftragsforschung)
6. Kompost (VIS- & NIR-Technologie)
   • 09/2018 - 02/2021          DeSort (FFG, Bridge)
7. Ersatzbrennstoffe (NIR-Technologie)
   • 11/2020 - 10/2021          Throughput Rate (Innovationsscheck mit Selbstbehalt)
   • 04/2018 - 01/2019          POrecover (Auftragsforschung)
8. Altglas & Metalle (VIS- & NIR-Technologie)
   • 06/2020                               NE-Fall aus der Altglasaufbereitung (Vorversuche)

Verfasste Publikationen und Abschlussarbeiten

Peer-reviewte Publikationen, Stand 01.04.2021

• Weissenbach, T., Sarc, R. (2021): Investigation of particle-specific characteristics of non-hazardous, fine shredded mixed waste. Waste Management. 119 (2021) 162–171. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2020.09.033.
• Küppers, B.; Schlögl, S.; Friedrich, K.; Lederle, L.; Pichler, C.; Freil, J.; Pomberger, R.; Vollprecht, D. (2020): Influence of material alterations machine impairment on throughput related sensor-based sorting performance. Waste Management & Research, DOI 10.1177/0734242X20936745.
• Hernández Parrodi, J.C., Vollprecht, D.; Pomberger, R. (2020): Case Study on Enhanced Landfill Mining at Mont-Saint-Guibert Landfill in Belgium: Physico-Chemical Characterization and Valorization of Combustibles and Inert Fractions. Detritus, DOI 10.31025/2611-4135/2020.13941.
• Küppers, B.; Seidler, I.; Koinig, G.R.; Pomberger, R.; Vollprecht, D. (2020): Influence of Throughput Rate and Input Composition on Sensor-Based Sorting Efficiency. Detritus 9, 59-67. DOI 10.31025/2611-4135/2020.13906.
• Möllnitz, S.; Khodier, K.; Pomberger, R.; Sarc, R. (2019): Grain size dependent distribution of plastic types in coarse-shredded commercial and municipal waste. Waste Management 103, 388-398. DOI: 10.1016/j.wasman.2019.12.037.
• Hernández Parrodi, J.C., Raulf, K., Vollprecht, D., Pretz, T., Pomberger, R. (2019): Case Study on Enhanced Landfill Mining at Mont-Saint-Guibert Landfill in Belgium: Mechanical Processing of Fine Fractions for Material and Energy Recovery. Detritus 8, 62-78. DOI 10.31025/2611-4135/2019.13878.
• Garcia Lopez C.; Ni, A.; Hernández Parrodi, J.C.; Küppers, B.; Raulf, K.; Pretz, T. (2019): Characterization of landfill mining material after ballistic separation to evaluate material and energy recovery potential. Detritus 8, 5-23. DOI 10.31025/2611-4135/2019.13780.
• Küppers, B.; Chen, X.; Seidler, I.; Friedrich, K.; Raulf, K.; Pretz, T.; Feil, A.; Pomberger, R.; Vollprecht, D. (2019): Influences and Consequences of Mechanical Delabelling on PET Recycling. Detritus 6, 39-48. DOI 10.31025/2611-4135/2019.13816.
• Küppers, B.; Schlögl, S.; Oreski, G.; Pomberger, R.; Vollprecht, D. (2019): Influence of surface roughness and surface moisture of plastics on sensor-based sorting in the near infrared range. Waste Management and Research 37(8), 843-850. DOI: 10.1177/0734242X19855433.

Weitere Publikationen, Stand 01.04.2021

• Weissenbach, T., Sarc, R. (2020): Erstellung einer Datenbank zur Echtzeitanalytik von Abfällen. Oral presentation & written contribution. In: Pomberger et al. [Ed]: Recy & DepoTech 2020: Konferenzband zur 15. Recy & DepoTech Band. AVAW Eigenverlag, Band 15. S. 153-158.
• Friedrich, K. (2019): Sensorgestützte Sortierung von Leichtgut aus der Schwimm-Sink-Trennung einer Baurestmassenfraktion mittels Nahinfrarotspektroskopie. 9. Wissenschaftskongress „Abfall- und Ressourcenwirtschaft“. DGAW. Amberg-Weiden.
• Möllnitz, S.; Khodier, K.; Pomberger, R.; Sarc, R. (2019): Grain size dependent distribution of plastic types in coarse-shredded commercial and municipal waste. Conference Proceedings. Sardinia Symposium 2019. Cagliari.
• Küppers, B.; Vollprecht, D.; Pomberger, R. (2019): Einsatz sensorgestützter Sortierverfahren im Landfill Mining. Mineralische Nebenprodukte und Abfälle 6, 600-616.
• Kunststoffe im gemischten Gewerbeabfall - In welcher Form und Wo?. Österreichische Abfallwirtschaftstagung 2019 „Vom Wert- zum Werkstoff. Die Umsetzung des EU-Kreislaufwirtschaftspakets in Österreich“. ÖWAV. Eisenstadt.
• Küppers, B.; Möllnitz, S. (2018): Versuchstand für sensorgestützte Erkennung und Sortierung. Konferenzbeitrag und Posterbeitrag. 8. Wissenschaftskongress „Abfall- und Ressourcenwirtschaft“. DGAW. Wien.
• Küppers, B.; Vollprecht, D.; Pomberger, R. (2018): Einfluss von Verschmutzungen auf die sensorgestützte Sortierung. Recy&DepoTech 14(1), 111-118.
• Vollprecht, D.; Küppers, B.; Pomberger, R.; Machiels, L.; Bernardo, E.; Krook, J. (2018): Das "EU Training Network for Resource Recovery Through Enhanced Landfill Mining" (NEW-MINE). Recy&DepoTech 14(1), 561-568.
• Möllnitz, S.; Sarc, R.; Eichner, J. (2018): Vergleich zweier Methoden zur Abschätzung des Materialgehaltes in ausgewählten Abfallballen. Recy&DepoTech 14(1), 767-772.
• Vollprecht, D. (2018): Neue Technologien für alten Abfall. Umweltjournal 2018(6), 9.
• Küppers, B.; Pomberger, R. (2017): Entwicklungen in der sensorgestützten Sortiertechnik. Österreichische Abfallwirtschaftstagung 2017 „Die Digitalisierung der Abfallwirtschaft“. ÖWAV. Graz.

Dissertationen, abgeschlossen bis 01.04.2021

• Potential of Sensor-Based Sorting in Enhanced Landfill Mining under Consideration of the Effects of Defilements (Bastian Küppers, 2020)
• Production of Refuse-derived Fuel from Presently Inappropriate Waste Fractions
  (Juan Carlos Hernández Parrodi, 2020)

Masterarbeiten, abgeschlossen bis 01.04.2021

• Feuchtebestimmungen von Einsatzstoffen im Stahlwerk (Nikolaus Voller, 2020)
• Vergleichende Potenzialabschätzung von nass- und trockenmechanisch aufbereiteten gemischten Siedlungsabfällen (Dunja Füller, 2019)
• Auswirkungen äußerer Einflussfaktoren auf die nahinfrarot-basierte Erkennung und Detektion von Kunststoffen (Thomas Spanlang, 2018)

Bachelorarbeiten, abgeschlossen bis 01.04.2021

• Überprüfung der Machbarkeit einer sensorgestützten Analyse von Schüttgütern aus PE-Flakes auf Basis von VIS-Technologie zur Qualitätssicherung,
  (Laura Lederle, 2020)
• Aufbereitung von Ersatzbrennstoffen zum Einsatz als Ersatzreduktionsmittel im Hochofenprozess, (Peter Haslauer, 2020)
• Einfluss von Oberflächenrauheit und Wasserbenetzung auf die Erkennung und den Austrag von Kunststoffen mittels sensorgestützter Sortierung im nahinfraroten Bereich,
  (Sabine Schlögl, 2018)

Weitere Abschlussarbeiten (Maturaarbeiten, HTL-Diplomarbeiten), abgeschlossen bis 01.04.2021

• Ökonomisch ökologischer Vergleich von Primär- und Sekundärrohstoffen,
  Aufgabenstellung: Beschreiben des kumulierten Energieaufwandes und der Kunststoffarten Polyethylen, Polypropylen, Polystyrol
  (Raphael Wieser, HTL Leoben, Diplomarbeit, 2020)
• Ökonomisch ökologischer Vergleich von Primär- und Sekundärrohstoffen,
  Aufgabenstellung: Beschreiben des Treibhauspotenzials und der Nichteisenmetalle Aluminium und Kupfer
  (Chiara Ramprecht, HTL Leoben, Diplomarbeit, 2020)
• Kunststoffe als Umweltproblem am Beispiel der Stadt Eisenerz,
  (Lavinia Zauner, BORG Eisenerz, Maturaarbeit, 2019,
  FFG-Programm „Talente – Praktika für Schülerinnen und Schüler“ 2019)

Sie können dem Infrastrukturverantwortlichen Herrn Dr. Gerald Koinig mit nachstehendem Formular gerne direkt eine Anfrage senden.