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再生プラスチックの分類

Nguyễn Khánh Linh - 21/04/2023

プラスチックは非常に必要な材料であり、日常生活のどこにでも簡単に見つけることができますが、環境汚染の主な原因でもあり、人々に積極的および否定的な認識を生み出します。そのため、プラスチックの再生は、研究者や製造業者から環境保護関係者や管轄当局まで、多くの利害関係者から関心を集めています。

この記事では、さまざまなプラスチック材料を識別・分類するためのプラスチック再生プロセスへの分光法の適用について説明します。

 

分析の基礎

NIR分光法やラマン分析等の技術は、化学組成を含む材料の特性に関する有用な情報を提供するため、再生でのプラスチック識別に効果的です。再生プロセスに分光法を組み込むことで、既存のプロセスでの分類を補完し、簡素化します。

近赤外(NIR)波長範囲(>800nm)では、ポリマーは強力で明確な固有のスペクトル特性を示し、これは日常のプラスチックの再生コードと密接に関連しています(1)殆どのコード化されたプラスチックはNIRで異なるスペクトル特性を持っているため、分光法をプラスチック分類プロセスに組み込むことができます。さらに、NIR分光法を使用する場合、サンプルの前処理は殆ど不要であり、異なった場面に応じて設定を柔軟に変更およびカスタマイズできます。

 

テキスト

自動生成された説明

1.幾つかの種類の再生プラスチックの近赤外スペクトル

場合によっては、ラマン分光法を使用して未知の化合物を特定します。実際、適切な条件(十分な信号レベル、蛍光ノイズ低減法の適用等)の下では、ラマンはプラスチックの分類に非常に効果的です。

ラマンおよびNIR分光法は、無色および有色プラスチックの測定に効果的ですが、どちらの方法も黒色ポリマーの測定には適していません。これは、すすがすべてのラマン励起レーザー光とNIR領域のすべての光を吸収するためです。(黒色ポリマーを特定するために中赤外分光法を使用する方法は、次の論文に記載されています。BeckerW.SachsenheimerK.およびKlemenzM.、「ポリマー再生目的のための光子アップコンバージョン技術を使用した中赤外スペクトル(MIR)における黒色プラスチックの検出」、ポリマー(Basel)20179;9(9):435)

 

Ocean Optics (Ocean Insight)Flame-NIR+分光光度計による拡散反射率測定

 

プラスチック分類におけるFlame-NIR+分光光度計の有用性を確認するために、いくつかのサンプルの拡散反射率係数を測定しました。

1.主に容器や衣類の製造に使用されるPETE(ポリエチレンテレフタレート)

2.熱可塑性プラスチックLDPE (低密度ポリエチレン)PP(ポリプロピレン)

3.あらゆる種類の包装、容器に使用されるPS(ポリスチレン)

 Ocean Optics (Ocean Insight)Flame-NIR+は、9701700nmの波長範囲に適した、非冷却InGaAsアレイプローブを備えたコンパクトで高性能な分光光度計です。以前のモデルよりも最大6倍高い感度で、検出限界が低く、積分時間が短縮されます。Flame-NIR+のフットプリントが小さく、消費電力が少ないため、再生プロセスへの統合に最適です。

サンプルを測定するために、Flame-NIR+分光計は、高出力タングステン・ハロゲン光源、600μm反射プローブ、および拡散反射法の条件下で使用されます。(ソフトウェア:Ocean View、積分時間:6ms、平均スキャン回数:50、有蓋車:1)

データはOceanViewソフトウェアの吸収モードで収集され、反射スペクトルログ(1/R)(R:サンプルの反射係数)として表されます。反射率スペクトルをlog(1/R)として表すと、濃度を信号の強度の尺度と見なすことができるため、反射率スペクトルを分析するためのより直感的な方法です。

初期スペクトルは、ベースライン補正なしでFlame-NIR+で確認されます。その後のベースライン補正は、スペクトルの各点から波長1303nmの反射率係数を減算して、各サンプルの分光特性を容易に区別することによって行われます。この処理は、ファイバ-の動き等によって発生する可能性のある信号強度の誤差を補正するためのデータ処理ステップであり、各サンプルのスペクトルの違いを発見しやすくなります。

 

 

NIR Quest+分光計による拡散反射率測定

これは、NIRQuest+1.7(2)での測定に使用される、9001700nmの波長範囲を観測できる熱電冷却InGaAsアレイプローブを備えた分光光度計の別のシリーズです900-2200nmおよび900-2500nmの波長範囲も利用可能です。NIRQuest+1.7分光光度計(900-1700nm)は、優れた熱安定性を備えた高感度製品であり、プロセスでの使用に適しています。

2:プラスチック再生のNIR Quest+

NIR Quest+分光器は、拡散反射測定用の検出限界が低く、より長い波長範囲でクリアなスペクトルで高感度性能を実現するように設計されています。Flame-NIR+と比較して、NIR Quest+はより感度が高く、より長いNIR波長(>1700nm)でのスペクトルを提供します。

プラスチックサンプル(PETおよびPP)は、上記のFlame-NIR+で行った実験条件と同じ、高出力タングステンハロゲン光源、600μm反射プローブ、および拡散反射法の条件下で測定されました。(ソフトウェア:OceanView、積分時間:5ms、平均スキャン数:25、有蓋車:1)測定結果は反射率%で表されます。

 

近赤外データの利用

NIR分光法を使用して優れたキャリブレーションモデルを構築できますが、キャリブレーションモデル外の材料を予測することは困難です。実際、NIR分光法は、データを抽出できるツールがある限り、サンプルに関する多くの情報を提供します。例えば、化学分析法の一つである主成分分析でNIRデータを収集する場合、スペクトル表示機能を利用してサンプルをタイプ別にグループ化・分類することができます。

プラスチック分類プロセスでは、NIR反射分光法で効率的な分類を実現できることは、Ocean Intelligentの機械学習アルゴリズムにもメリットをもたらします。Ocean Intelligentを自動再生分類プロセスに適用することで、分類プロセスで発生する可能性のあるエラーを最小限に抑えながら、ポリマーをより効率的に分離できます。(適切に分別されていないものはすべてゴミとして分類され、再生する必要があります。)

 

結論

NIRスペクトルと機械が進化するにつれて、再生業界に適用すると、プラスチック分類プロセスは合理化され、費用効果が高く、将来のより持続可能な環境に貢献することができます。

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