Uni Jena und BASF erforschen mit Partnern neue KI-gestützte Methoden zur Echtzeitanalyse von Kunststoffabfällen für hochwertiges Recycling. Das Projekt SpecReK nutzt KI und spektroskopische Verfahren, um die Recyclingqualität zu verbessern und die Kreislaufwirtschaft von Kunststoffen zu stärken.
Die Friedrich-Schiller-Universität Jena kooperiert mit BASF und weiteren Partnern im Projekt SpecReK, um neue Maßstäbe im Plastikrecycling zu setzen. Ziel ist es, mithilfe von KI und spektroskopischen Methoden die Qualität recycelter Kunststoffe deutlich zu steigern.
Kreislaufwirtschaft von Kunststoffen stärken
Der überwiegende Teil der Kunststoffabfälle, die heute in den Recyclingprozess gehen, wird derzeit mechanisch recycelt. Die Abfälle werden gesammelt, sortiert, zerkleinert, gereinigt und dann eingeschmolzen. Die Schmelze enthält je nach Ausgangsmaterial und Aufwand der Sortierung unterschiedliche Kunststoffsorten, Zusatzstoffe und Verunreinigungen. Daher schwankt in vielen Fällen die Qualität des wiederverwerteten Materials, was es erschwert, daraus wieder hochwertige Produkte aus Kunststoff herzustellen. „Mit der steigenden Nachfrage nach hochwertigen Recyclingmaterialien ist es unter den aktuellen gesetzlichen Anforderungen entscheidend, die Materialeigenschaften und Zusammensetzung von mechanisch recycelten Kunststoffabfällen genau zu verstehen und das Verfahren zu optimieren. Damit werden wir die Kreislaufwirtschaft stärken“, erklärt Dr. Bernhard von Vacano, Leiter des Forschungsprogramms Plastics Circularity beim Unternehmen BASF, das Konsortialführer von SpecReK ist.
Materialanalyse in Echtzeit
Im Projekt soll die Wechselwirkung von Licht und Material genutzt werden, um Informationen über die chemische Struktur der recycelten Kunststoffe zu gewinnen. Mit spektroskopischen Methoden möchten die Forschenden in Echtzeit bestimmen, aus welchen Kunststoffsorten, Zusatzstoffen und Verunreinigungen sich das Material bei der Verarbeitung zusammensetzt. Im nächsten Schritt soll ein KI-Algorithmus Muster in den Messdaten erkennen und vorschlagen, welche weiteren Bestandteile zuzusetzen sind oder wie der Recyclingprozess anzupassen ist, um die Qualität des recycelten Kunststoffs zu verbessern.
| Bild: Anna Schroll
„Derzeit haben wir nicht die notwendigen Analysewerkzeuge, um während des Verarbeitungsprozesses zu ermitteln, welche Bestandteile der mechanisch recycelte Kunststoff genau enthält“, sagt Bernhard von Vacano. Diese Informationen sind aber erforderlich, um die Qualität von Kunststoffabfällen bewerten und verbessern zu können.
Im Verbundprojekt, welches vom Bundesforschungsministerium mit mehr als einer Million Euro im Programm Quantensysteme gefördert wird, arbeiten die Industriepartner und die Universitäten Hand in Hand. Die beiden beteiligten Arbeitsgruppen der Friedrich-Schiller-Universität Jena bringen hierbei ihre Expertise im Bereich der Polymerforschung, Roboterchemie sowie KI- und Datenwissenschaften ins Konsortium ein. „Durch die Anwendung modernster Roboterchemie in Jena verbunden mit der Charakterisierung der unterschiedlichen Polymere und deren Verunreinigungen lassen sich effizient große Datenmengen erheben“, erläutert der Chemiker und Materialwissenschaftler Prof. Dr. Ulrich S. Schubert. „Diese Daten sind essenziell für die Nutzung von maschinellen Lernmethoden, um so Muster in den Daten zu erkennen und eine Echtzeitanalyse zu ermöglichen“, ergänzt der Jenaer Datenwissenschaftler Prof. Dr. Thomas Bocklitz. „Nur durch diese Kombination lässt sich die Recyclingquote und die Qualität des recycelten Polymers verbessern. Dann sind auch neue Anwendungen des recycelten Plastiks möglich“, unterstreicht Prof. Schubert.