Entwicklung der digitalen Sortieranalyse im Digital Waste Research Lab

Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Entwicklung und Erprobung digitaler Methoden zur Sortieranalyse in der Abfallwirtschaft. Traditionell erfolgt die Charakterisierung von Abfallproben noch weitgehend manuell und laborbasiert, was mit einem hohen zeitlichen und personellen Aufwand verbunden ist. Im sogenannten Digital Waste Research Lab (DWRL) an der Montanuniversität Leoben wird daher eine automatisierte, sensorbasierte Sortieranalyse entwickelt, um die Effizienz, Reproduzierbarkeit und Genauigkeit dieser zu steigern. Der Fokus liegt hierbei auf der Nahinfrarotspektroskopie (NIR), welche in Kombination mit mechanischen Förderaggregaten und algorithmischen Lösungsansätzen eine (teil-)automatisierte und standardisierte Charakterisierung nicht gefährlicher gemischter Siedlungsabfälle ermöglicht. Zunächst werden grundlegende Versuche durchgeführt, um die optimale Materialzuführung und -vereinzelung zu ermitteln. Darauf aufbauend werden unterschiedliche Handhabungsmethoden angewendet, die eine mehrfache Oberflächenerfassung repräsentativer Abfallproben ermöglichen. Die daraus resultierenden pixelbasierten Anteile werden mittels spezifischer Flächengewichte in Massen bzw. Massenanteile umgerechnet, um somit eine zuverlässige Sortieranalyse zu generieren. Erste Ergebnisse zeigen, dass angepasste Erfassungsmethoden und geeignete Umrechnungsfaktoren bereits nach wenigen Messzyklen eine genaue Charakterisierung von Abfallströmen mit Gesamtabweichungen von weniger als 2,4 % (RMSE) ermöglichen. Die Umrechnung mit Literaturwerten erreicht hingegen nur mäßige Genauigkeiten von über 54 % (RMSE).