通过工业高光谱成像系统和机器学习,对聚烯中的聚酸阻燃剂进行线上定量估计
Georgiana Amariei1, Martin Lahn Henriksen1, Pernille Klarskov2
1Plastic and Polymer Engineering, Department of Biological and Chemical Engineering, Aarhus University, Aabogade 40, DK-8200 Aarhus N., Denmark.
新方法通过量化废物流中的聚酸盐 (APP) 阻燃剂,使安全的塑料回收成为可能. 这项技术有助于回收行业识别和管理潜在有害化学品.
科学领域:
- 聚合物科学 聚合物科学
- 分析化学 分析化学
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 欧洲立法禁止有毒的基阻燃剂,增加了基替代品的使用,如聚酸盐 (APP).
- 聚酸盐 (APP) 被确定为一种刺激眼睛和有毒物质,需要其识别以确保安全的塑料废物回收利用.
- 准确量化APP对于有效的废物管理和安全回收塑料材料至关重要.
研究的目的:
- 开发和演示一种工业在线方法,用于塑料废物流中的聚酸盐 (APP) 的定量估计.
- 通过提供可靠的方法来确定APP度,使安全的回收过程成为可能.
- 以先进的分析能力支持塑料回收和废物管理行业.
主要方法:
- 使用一个在955和1700nm之间运行的工业超光谱成像系统.
- 应用主要成分分析 (PCA) 和带面积比率用于定量APP度的确定.
- 校准了该方法,使用已知不同度的APP的塑料样本,通过元素分析,ATR,DSC和TGA进行验证.
主要成果:
- 开发的PCA模型准确地预测了在特定范围内的低密度聚乙烯 (LDPE) 和聚烯 (PP) 中的APP度 (例如,在LDPE中1.5-24.3%的重量,R2=0.98).
- 与带面积比率模型相比,PCA模型显示出更高的性能.
- 对于具有不同APP含量的未知塑料样本,可以获得准确的预测,与实际度有很强的相关性.
结论:
- 拟议的直线超光谱成像方法为在LDPE和PP中定量确定APP提供了有价值的工具.
- 这种方法对塑料回收和废物管理行业非常有利,促进了更安全,更有效的材料加工.
- 开发的技术解决了在工业回收环境中对阻燃剂的内联度确定的关键需求.
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