Effizienzsteigerung in der sensorgestützten Sortierung

Gegenwärtig werden sensorgestützte Sortieranlagen meist nicht am optimalen Betriebspunkt hinsichtlich des Durchsatzes und des erwünschten Sortierergebnisses betrieben, sondern entweder über- oder unterfahren je nach Verfügbarkeit von Abfallströmen. Anhand der stofflichen Zusammensetzung des Inputstroms und des Durchsatzes lassen sich mathematische Ansätze für vordefinierte „ideale“ Mischungen finden. Dieser Beitrag beschäftigt sich daher mit dem Vergleich, ob- bzw. unter welchen Bedingungen sich mathematische Ansätze auf derselben sensorgestützten Sortiermaschine auf reale Abfälle anwenden lassen. Hierfür werden bereits aus Vorversuchen existierende Daten a priori für ideale Mischungen mit neu generierten Daten verglichen um signifikante Aussagen treffen zu können. Als Versuchsmaterial (Input) werden fünf, in regelmäßigen Abständen, genommene Proben aus 3D-Kunststoffen einer Ersatzbrennstoffaufbereitungsanlage herangezogen. Für vier dieser fünf Proben werden die Versuche der idealen Mischungen der PET-Fraktion mit realem Versuchsmaterial wiederholt, um anschließend die mathematischen Ansätze zu vergleichen. Eine direkte Anwendung derselben Ansätze erscheint für PET nicht als möglich, jedoch kann mit neuen mathematischen Ansätzen für den realen Abfallstrom ein Prognoseintervall für das sensorgestützte Sortierergebnis hinsichtlich Recovery (Masseausbringen), Ausbringung (Wertstoffausbringen) und Reinheit (Wertstoffgehalt) abgeleitet werden.