Per un riciclo efficiente

Classificazione dei polimeri provenienti dalla raccolta differenziata urbana

Materiali - giovedì, 18 giugno 2020

Questi sono tempi in cui ci siamo abituati a classificare i rifiuti per tipologia di materiale; tra questi il nome plastica è molto generico e per garantire un secondo impiego nobile è necessario caratterizzarla per tipologia e valutare la purezza del materiale da riciclo.

 

Negli ultimi anni i materiali polimerici riciclati vengono impiegati anche come componenti di complessi packaging alimentari, a dimostrazione di come sia fondamentale la caratterizzazione di questi prodotti sia per la sicurezza che per le prestazioni in impieghi ad alta tecnologia.

 

Tuttavia, impieghi meno nobili di questi materiali necessitano comunque una valutazione approfondita per poter garantire le prestazioni della loro applicazione.

 

Il lavoro riportato di seguito, svolto da ABCS, ha come obiettivo la classificazione di polimeri riciclati da raccolta differenziata urbana.

 

Attraverso la spettroscopia NIR si può identificare in maniera estremamente veloce il tipo di polimero, senza alcuna preparazione dei campioni, garantendo una separazione netta delle varie tipologie.

 

La strumentazione MicroNIR utilizzata in questo lavoro viene impiegata come dispositivo portatile per l’identificazione dei materiali e la quantificazione delle impurità (lavoro presentato in una pubblicazione successiva) oltre ad essere un prezioso aiuto per validare l’idoneità dei sistemi di classificazione automatizzata all’identificazione dei materiali.

 

Per questo lavoro sono stati presi a campione le seguenti famiglie di polimeri da riciclo: PET, HDPE, PP, PVC e LDPE. Di seguito gli spettri acquisiti:

 

SPETTRI PET


SPETTRI HDPE


SPETTRI PP


SPETTRI PVC


SPETTRI LDPE

 

Successivamente all’acquisizione degli spettri è stata creata una calibrazione con algoritmo di classificazione Spectral Match Value, idoneo per identificare classi di prodotti diversi.

 

La tabella sotto riportata mostra la capacità discriminante dell’algoritmo generato dall’elaborazione degli spettri acquisiti. Ponendo la soglia al 95% (Val 0,95) è possibile discriminare ognuna delle famiglie presenti nel modello.

 

Summary Cross Correlation Table

 

Library Name

PE

PET

PP

PS

PVC

PE

1.0000

0.1732

0.7764

0.3231

0.5736

PET

0.1732

1.0000

0.2314

0.6592

0.5551

PP

0.7764

0.2314

1.0000

0.3643

0.8100

PS

0.3231

0.6592

0.3643

1.0000

0.4762

PVC

0.5736

0.5551

0.8100

0.4762

1.0000

THRESH

0.9500

0.9500

0.9500

0.9500

0.9000

 

ABCS Srl

www.abcs.it

info@abcs.it


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