巴斯夫與Endress+Hauser和TechnoCompound以及拜羅伊特大學和耶拿大學合作，研究如何改善塑料的機械回收。在德國聯(lián)邦教育和研究部（BMBF）的資助下，SpecReK項目旨在可靠、準確地識別回收過程中塑料廢物的成分，從而提高回收塑料的質量。這將通過將最先進的測量技術與人工智能（AI）相結合來實現(xiàn)。
研究人員正在使用光譜方法來解釋材料如何與光相互作用，以獲得有關回收塑料化學結構的信息。項目合作伙伴希望使用這些數(shù)據(jù)在加工過程中實時確定材料中含有哪些塑料等級、添加劑和污染物。在后續(xù)步驟中，人工智能算法將識別測量數(shù)據(jù)中的模式，并建議應該添加哪些額外的成分，或者應該如何調(diào)整回收過程以提高回收塑料產(chǎn)出的質量。
巴斯夫塑料循環(huán)研究項目負責人Bernhard von Vacano博士解釋說：“我們目前還沒有必要的分析工具來確定加工過程中機械回收塑料中到底含有哪些成分。然而，這些信息對于評估和改善廢塑料的質量是必要的。這將使我們能夠使用更多的機械回收塑料來生產(chǎn)高質量的產(chǎn)品，并使回收過程更加高效和可持續(xù)?！?/span>
加強塑料的循環(huán)經(jīng)濟
目前，送去回收的大部分塑料廢物都是機械回收的。廢物被收集、分類、粉碎、清潔，然后熔融。根據(jù)輸入材料和分類程度，這種熔融材料可能包含不同類型的塑料、添加劑和污染物。因此，回收產(chǎn)出的質量往往參差不齊，并不總是足以轉化為高價值的塑料產(chǎn)品。
Bernhard von Vacano博士稱：“隨著對高質量再生材料的需求不斷增加，并且考慮到現(xiàn)行的法律框架，深入了解機械回收塑料廢物的材料特性和成分并優(yōu)化工藝至關重要。通過這種方式，我們將加強循環(huán)經(jīng)濟?！?/span>
在這個聯(lián)合項目中，巴斯夫與Endress+Hauser、TechnoCompound、拜羅伊特大學和耶拿大學合作。項目總金額為220萬歐元，其中三分之二由德國聯(lián)邦教育和研究部（BMBF）量子系統(tǒng)研究項目的資金資助，三分之一由項目合作伙伴資助。
循環(huán)經(jīng)濟需要化學和機械回收
在塑料廢物的機械回收在技術上不可行或過于復雜的情況下，也可以通過化學回收將塑料重新進入材料循環(huán)?；瘜W和機械兩種回收過程對于循環(huán)經(jīng)濟的正常運轉都很重要，并且可以相互補充。這就是巴斯夫致力于不斷改進這兩種回收方式的原因。
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