Alt oder wertvoll? – Detektion von gealtertem Polyethylen mittels NIR-Hyperspektraltechnik für hochwertiges Kunststoffrecycling

Zusammenfassung Die Qualität von Polyethylen (PE-)-Rezyklaten ist entscheidend für deren Einsatz in neuen Anwendungen. Der Eintrag gealterter PE-Produkte in den Recyclingstrom kann diese Qualität jedoch mindern. Um den Bedarf an Neumaterial oder zusätzlichen Stabilisatoren zur Kompensation dieser Qualitätsminderung zu reduzieren, ist eine zuverlässige Identifikation und Aussortierung stark gealterter Materialien erforderlich, um die Qualität von PE-Rezyklaten nachhaltig zu verbessern. In dieser Studie wurde das Potenzial der Alterungs- bzw. Degradationserkennung von PE mittels Nahinfrarot (NIR)-Hyperspektraltechnik untersucht. Hierfür wurden PE-Proben künstlich durch UV-Bestrahlung gealtert. Die Degradation wurde durch mechanische Prüfungen erfasst, wobei die Bruchdehnung als Kriterium zur Einteilung in die gewählten Degradationsklassen diente. Die NIR-Hyperspektraldaten wurden an einem NIR-Labor-Setup aufgenommen. Die Trennbarkeit wurde anhand von Klassifikationsmodellen bewertet, wobei sowohl multivariate Datenanalyse (Partial Least Squares Discriminant Analysis) als auch ein Verfahren des maschinellen Lernens (Support Vector Machine) eingesetzt und anschließend miteinander verglichen wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass unter Verwendung von maschinellem Lernen hochgradig und weniger gealterte PE-Proben mit hoher Genauigkeit getrennt werden können. Damit eröffnet sich die Möglichkeit, bereits etablierte NIR-Sortiersysteme nicht nur zur Identifizierung von Polymertypen, sondern auch gezielt zur Degradationserkennung einzusetzen, was ein wichtiger Schritt hin zu qualitativ hochwertigeren Rezyklaten sowie Ressourcenschonung ist.