【色母粒产业网】12月26日消息，巴斯夫携手Endress+Hauser、TechnoCompound以及拜罗伊特大学和耶拿大学，共同开启了一项旨在提升塑料机械回收效率与质量的研究项目——SpecReK。该项目得到了德国联邦教育和研究部(BMBF)的大力支持，其目标在于通过尖端测量技术与人工智能(AI)的融合，实现回收过程中塑料废物成分的精准、快速识别。
研究团队正利用光谱分析技术，深入探究塑料材料与光的相互作用机制，以此获取回收塑料的化学结构信息。他们期望通过这些数据，在加工过程中实时判定塑料的等级、所含添加剂及污染物种类。随后，人工智能算法将发挥关键作用，识别测量数据中的特定模式，并提出添加何种成分或如何调整回收流程，以优化回收塑料的品质。
巴斯夫塑料循环研究项目负责人Bernhard von Vacano博士指出：“当前，我们缺乏在加工过程中准确分析机械回收塑料成分的必要工具。然而，这些信息对于评估并提升废塑料质量至关重要。只有掌握了这些信息，我们才能更多地使用机械回收塑料来生产高品质产品，进而使回收过程更加高效、可持续。”
据色母粒产业网了解，塑料循环经济的加强迫在眉睫。目前，大部分回收的塑料废物均通过机械方式处理，包括收集、分类、粉碎、清洁及熔融等步骤。但由于输入材料的多样性和分类程度的不同，熔融材料中往往混杂着不同类型的塑料、添加剂和污染物，导致回收产品的质量参差不齐，难以满足高价值塑料产品的生产需求。
Bernhard von Vacano博士强调：“随着对高质量再生材料需求的持续增长，以及现行法律框架的要求，深入了解并优化机械回收塑料废物的材料特性和成分显得尤为重要。这将有力推动循环经济的发展。”
此联合项目汇聚了巴斯夫、Endress+Hauser、TechnoCompound以及两所知名大学的智慧与力量，项目总金额高达220万欧元，其中三分之二由BMBF的量子系统研究项目资助，剩余部分则由项目合作伙伴共同承担。
值得一提的是，循环经济的繁荣离不开化学回收与机械回收的并驾齐驱。当塑料废物的机械回收在技术上不可行或过于复杂时，化学回收便成为将其重新纳入材料循环的有效途径。巴斯夫正致力于不断改进这两种回收方式，以推动循环经济的全面发展。
