NeuroPLASTICity
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-softwaremodule voor real-time classificatie van plastics en additieven, om recycling te verbeteren en afvalverwerking te optimaliseren.
Projectdetails
Inleiding
Voor het recyclen van plastics is scheiding van plastic materialen in het verwerkingscentrum van cruciaal belang, zowel op type polymeer als gebruikte additieven. Onvoldoende sortering leidt tot degradatie van het materiaal, omdat de kwaliteit van plastics sterk afhankelijk is van de zuiverheid van de materialen.
Probleemstelling
Door het ontbreken van kwalitatieve, snelle en goedkope scheidingsmethodes kan plastic afval momenteel maar matig gerecycled worden, met als gevolg dat alleen plastics waar het type redelijkerwijs van bekend is, zoals PET-flessen, worden gerecycled. De overige plastics belanden in landfills, worden verbrand of verwerkt in lage kwaliteit producten.
Doelstelling
Een efficiënte methode om in real-time plastics en hun additieven te kunnen classificeren zou daarom de recyclebaarheid van deze afvalproducten sterk kunnen verhogen. In dit haalbaarheidsproject willen we onderzoeken of het technisch en economisch haalbaar is om een softwaremodule te ontwikkelen die door middel van kunstmatige intelligentie plastics en de additieven kan classificeren aan de hand van hun infrarood signatuur.
Onderzoeksaanpak
We zullen op basis van:
- Literatuuronderzoek
- Desk research
- Gesprekken met deskundigen
- Trial and error onderzoek
verschillende deep learning modellen onderzoeken die vanuit FTIR spectra de verschillende plastics en de additieven kunnen classificeren. Daarnaast zullen we de bijbehorende IT-architectuur ontwerpen en de toepassing hiervan in de plastic afvalverwerking onderzoeken.
Economische haalbaarheid
Ook zullen we de economische haalbaarheid onderzoeken door middel van:
- Marktverkenning
- Concurrentieanalyse
- Het opstellen van een waardepropositie
Met de verzamelde informatie zal een go/no go beslissing worden gemaakt om de softwaremodule verder te ontwikkelen.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2021 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Murmellius B.V. / BeBr Consultancy B.V. / Sarabo B.V. / Ivaylo B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Plastic en additieven identificatie met laser spectroscopieHet project richt zich op het verbeteren van de kwaliteit van gerecycled plastic door laser spectroscopie voor identificatie van kunststoffen en additieven. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2024 | Details |
Plastic sorteerproces opbrengst verhoging door thermische analyseHet project onderzoekt de haalbaarheid van MADSCAN technologie voor optimalisatie van het plastic sorteerproces in recycling. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Haalbaarheidsstudie naar: een Hard Plastic Sorting SystemEnigma Sinapi B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd sorteersysteem voor kunststofrecycling dat 25 soorten kunststof identificeert, waardoor handmatige sortering overbodig wordt. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
BLACK EYE NIRSenro ontwikkelt een black eye NIR scheider om zwarte kunststoffen efficiënt uit afvalstromen te detecteren en te verwijderen met behulp van geavanceerde detectie- en luchtventieltechnologie. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
Naar 100% Kunststof RecyclatenYparex onderzoekt de haalbaarheid van een innovatief recyclingproces voor 100% kunststof recyclaten om duurzaamheid te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
Plastic en additieven identificatie met laser spectroscopie
Het project richt zich op het verbeteren van de kwaliteit van gerecycled plastic door laser spectroscopie voor identificatie van kunststoffen en additieven.
Plastic sorteerproces opbrengst verhoging door thermische analyse
Het project onderzoekt de haalbaarheid van MADSCAN technologie voor optimalisatie van het plastic sorteerproces in recycling.
Haalbaarheidsstudie naar: een Hard Plastic Sorting System
Enigma Sinapi B.V. onderzoekt de haalbaarheid van een geautomatiseerd sorteersysteem voor kunststofrecycling dat 25 soorten kunststof identificeert, waardoor handmatige sortering overbodig wordt.
BLACK EYE NIR
Senro ontwikkelt een black eye NIR scheider om zwarte kunststoffen efficiënt uit afvalstromen te detecteren en te verwijderen met behulp van geavanceerde detectie- en luchtventieltechnologie.
Naar 100% Kunststof Recyclaten
Yparex onderzoekt de haalbaarheid van een innovatief recyclingproces voor 100% kunststof recyclaten om duurzaamheid te verbeteren.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Smart Multi-sensor technologie voor kunststofscheidingEnigma ontwikkelt een innovatieve sorteertechniek voor kunststofafval die met 99% nauwkeurigheid scheidt, kosten verlaagt en CO2-uitstoot met 111 kt in 2025 vermindert. | Demonstratie... | € 122.377 | 2020 | Details |
Virtual ChemistHet project ontwikkelt de Virtual Chemist, een innovatieve analysemethode voor plasticrecycling die eigenschappen van materialen snel en betrouwbaar bepaalt met hyperspectrale camera's en AI-technieken. | Mkb-innovati... | € 184.340 | 2017 | Details |
Een automatisch, efficiënt en betrouwbaar recyclebaar onderdeel analyserend systeem.Ontwikkeling van een AI-gestuurd systeem voor het automatisch herkennen en classificeren van demontageonderdelen, ter verbetering van demontageprocessen en ondersteuning van de circulaire economie. | Mkb-innovati... | € 111.230 | 2021 | Details |
Plastic Recycling Group B.V.Dit project ontwikkelt een geavanceerde automatische sorteerlijn voor LDPE-kunststoffolies om recycling te verbeteren, CO2-uitstoot te verlagen en meer gerecycled materiaal te verwerken. | Demonstratie... | € 13.193.347 | 2023 | Details |
An Integrated approach towards Recycling of PlasticsInReP ontwikkelt innovatieve sorteer- en recyclingtechnologieën om in 2030 hoogwaardige gerecycleerde kunststoffen beschikbaar te maken, ter ondersteuning van een circulaire economie. | Missiegedrev... | € 3.434.469 | Onbekend | Details |
Smart Multi-sensor technologie voor kunststofscheiding
Enigma ontwikkelt een innovatieve sorteertechniek voor kunststofafval die met 99% nauwkeurigheid scheidt, kosten verlaagt en CO2-uitstoot met 111 kt in 2025 vermindert.
Virtual Chemist
Het project ontwikkelt de Virtual Chemist, een innovatieve analysemethode voor plasticrecycling die eigenschappen van materialen snel en betrouwbaar bepaalt met hyperspectrale camera's en AI-technieken.
Een automatisch, efficiënt en betrouwbaar recyclebaar onderdeel analyserend systeem.
Ontwikkeling van een AI-gestuurd systeem voor het automatisch herkennen en classificeren van demontageonderdelen, ter verbetering van demontageprocessen en ondersteuning van de circulaire economie.
Plastic Recycling Group B.V.
Dit project ontwikkelt een geavanceerde automatische sorteerlijn voor LDPE-kunststoffolies om recycling te verbeteren, CO2-uitstoot te verlagen en meer gerecycled materiaal te verwerken.
An Integrated approach towards Recycling of Plastics
InReP ontwikkelt innovatieve sorteer- en recyclingtechnologieën om in 2030 hoogwaardige gerecycleerde kunststoffen beschikbaar te maken, ter ondersteuning van een circulaire economie.