18.08.2020

Demonstrator für effizientes Recycling

Multisensor- und Kamerasystem sowie Deep-Learning sind entscheidende Komponenten bei der Wiedergewinnung von Rohstoffen.

Die Wiedergewinnung von Rohstoffen aus sekundären Quellen, wie Elektroschrott, spielt eine entscheidende Rolle, um eine nach­haltige Kreislauf­wirtschaft zu ermöglichen. Die Heraus­forderung liegt aber im komplexen Aufbau vieler technischer Geräte: Die wertvollen Ressourcen sind mit vielen anderen Stoffen so eng verbunden, dass eine effiziente Wieder­aufbereitung oft schwierig ist. Helfen könnten Verfahren, die Wissenschaftler des Helmholtz-Instituts Freiberg für Ressourcen­technologie (HIF) am Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) entwickelt haben. Um diese Methoden zu etablieren, benötigen sie eine Versuchs­anlage mit einem inter­agierenden Multisensor-/Kamerasystem. Zum Aufbau dieses operationalen Demonstrators erhalten sie nun knapp vier Millionen Euro aus Mitteln des europäischen Fonds für regionale Entwicklung und vom Freistaat Sachsen.
 

Abb.: Versuchs­anlage zur Charakterisierung sekundärer Roh­stoffe auf einem...
Abb.: Versuchs­anlage zur Charakterisierung sekundärer Roh­stoffe auf einem Förderband am Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcen­technologie (HIF) (Bild: HZDR)

Einer der Schlüssel für eine nachhaltige Zukunft der menschlichen Gesellschaft wird die Nutzung vorhandener Ressourcen sein. Eine wichtige Heraus­forderung und zugleich ein vielversprechendes Innovations­feld ist in diesem Zusammen­hang der effiziente Umgang mit komplex zusammen­gesetzten Rohstoffen, die bei der Wieder­aufbereitung anfallen – den sekundären Rohstoffen. Wissenschaftler um Dr. Richard Gloaguen und Axel Renno vom Helmholtz-Institut Freiberg für Ressourcentechnologie (HIF) erforschen Verfahren für ressourcen­effizientes Recycling und entwickeln Anlagen, die diese ein- und umsetzen.

„Auf diese Weise soll der Anteil von Rohstoffen aus sekundären Quellen, die für neue Produkte zur Verfügung stehen, signifikant erhöht werden und das sogenannte Downcycling, also die Qualitäts­minderung, von metallischen und mineralischen Rohstoffen verhindert werden“, betont Jens Gutzmer, Direktor des HIF. „Eine Rück­gewinnung aus den komplexen Material­verbünden ist derzeit mit den verfügbaren Technologien nicht möglich oder nicht betriebs­wirtschaftlich sinnvoll. Der vom HIF entwickelte Ansatz soll die ressourcen­effiziente Aufbereitung und Verarbeitung sekundärer Rohstoffe auf einem ganz anderen Niveau ermöglichen.“

Mit der Förderung in Höhe von 3,8 Millionen Euro des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und des Freistaates Sachsen können die Forscher nun damit beginnen, die bisher im Labor­maßstab erzielten Ergebnisse in den Demonstrations­maßstab zu überführen, das heißt, in eine Dimension mit weiteren Instrumenten und langfristiger Betrachtung. Dafür wird die mit der TU Bergakademie Freiberg und externen Partnern entwickelte Versuchs­anlage bis Mitte des nächsten Jahres am HIF aufgebaut und zur Testphase gebracht.

„Hauptbestandteil des Demonstrators ist ein inter­agierendes Multisensor- und Kamera­system, mit dem wir neue Erkenntnisse über komplexe Material­ströme bestehend aus Metallen, Kunststoffen und Keramiken in Echtzeit gewinnen wollen. Dafür werden wir im Rahmen von nationalen und internationalen Kooperationen entwickelte Sensoren und Kameras zur Bildgebung einsetzen, um den Materialstrom qualitativ und quantitativ zu charakterisieren“, erläutert Gloaguen, Leiter der Abteilung Erkundung am HIF. Die optischen Sensoren ermöglichen eine zerstörungs­freie Analyse und eine extrem schnelle Bildgebung.

Die erfassten Bilddaten werden mittels modernster Methoden des maschinellen Lernens und von Deep-Learning-Ansätzen integriert und interpretiert. Deep-Learning ist eine spezielle Methode der Informations­verarbeitung. Langfristig liefert die geplante Demonstrations­anlage einen wichtigen Beitrag, um die Ziele einer nachhaltigen Kreislauf­wirtschaft durch die Erhöhung der Recyclingrate wertvoller Rohstoffe aus sekundären Quellen zu erreichen.

HZDR / DE
 

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