Maximierung der Effizienz des Polymerrecyclings: Echtzeit-Viskositätsmodellierung

Competence Center CHASE
vor 6 Tagen
3 Min. Lesezeit

Um das Recycling von Hochleistungspolymeren, insbesondere von Polyethylen, skalierbar und rentabel zu gestalten, müssen Verarbeitungsanlagen die Energiekosten senken und Maschinenstillstände vermeiden. Die genaue Vorhersage der Recycling-Kunststoffströme ist der Schlüssel zu dieser Optimierung.

Durch das Einmischen von Lösungsmitteln oder Gasen in recycelte Kunststoffschmelzen wird die Viskosität gesenkt und der Maschinendruck reduziert. Da die Echtzeitsteuerung dieses Prozesses aufgrund stark schwankender Abfallströme bisher nicht möglich war, hat unsere Studie ein praktikables mathematisches Modell validiert. Diese Lösung ermöglicht die Echtzeit-Automatisierung von Fabriken und erlaubt Recyclinganlagen so einen effizienteren Betrieb der Produktionslinien. Dadurch werden der Verschleiß der Anlagen minimiert, Materialdegradation verhindert und der Produktionsdurchsatz bei deutlich geringeren Energiekosten maximiert.

Präzision beim Kunststoffrecycling erreichen

Um eine Recyclinganlage mithilfe moderner Industrie-4.0-Software – wie einem „Digitalen Zwilling“ – zu automatisieren, muss der Steuerungsrechner den Kunststofffluss in jeder Sekunde vorhersagen. Ist die Vorhersage fehlerhaft, können Filter verstopfen, der Druck gefährliche Werte erreichen und die Produktion muss zur manuellen Reinigung angehalten werden.

Bislang stellte die Erstellung dieser wichtigen Durchflussvorhersagen erhebliche operative Hürden dar:

Das Problem der gemischten Abfälle : Post-Consumer-Rezyklate (PCR) verändern sich von Charge zu Charge, wodurch Standardeinstellungen nutzlos werden.
Die Datenlücke : Hochpräzise akademische Modelle benötigen komplexe Molekulargewichtsverteilungsdaten. Die Prüfung jeder Charge im Labor ist für einen kontinuierlichen Recyclingprozess viel zu langsam und teuer.
Das Risiko von blinden Flecken : Lösungsmittel wirken als Schmiermittel und erzeugen ein hohes Risiko des „Wandrutschens“ innerhalb der Maschine, was die Sensordaten verfälschen und zu falschen Prozessanpassungen führen kann.

Um dieses Rätselraten zu vermeiden, analysierte das Forschungsteam reale Kunststoffschmelzen (hochdichtes PE-HD und recyceltes niedrigdichtes PE-LD PCR) unter rauen, industrienahen Bedingungen (200 °C bis 240 °C) mit einem Inline-Schlitzdüsen-Rheometer, das direkt an einem Einschneckenextruder montiert war.

Validierung praktischer Modelle für digitale Zwillinge

Um den schnellsten und kostengünstigsten Weg für Recyclinganlagen zur Berechnung des Schmelzverhaltens zu finden, wurden in der Studie systematisch drei Modellierungsansätze verglichen:

Der Ansatz der reinen Physik (Kelley-Bueche-Zustandsgleichung) : Diese Methode versucht, das Verhalten anhand fundamentaler thermodynamischer Prinzipien vorherzusagen. Obwohl sie wissenschaftlich wertvoll ist, zeigte die Studie, dass sie die tatsächliche Verdünnung des Kunststoffs durch die Lösungsmittel systematisch unterschätzt. Sich blind darauf zu verlassen, würde dazu führen, dass Ingenieure die Maschinendrücke falsch berechnen.
Der molekulare Ansatz (Schausberger-Modell) : Diese Methode erzielte die höchste physikalische Präzision (mit einer Fehlertoleranz unter 3 %). Da sie jedoch vollständig auf schwer zu ermittelnden Molekularmassendaten beruht, ist sie nur für hochwertige Neuware praktikabel – nicht für Kunststoffabfälle mit variabler Zusammensetzung.
Der semiempirische Ansatz (Testsieger für industrielle Automatisierung) : Dieses kompakte Vier-Parameter-Modell ignoriert komplexe Moleküldaten. Stattdessen verwendet es einen vereinfachten mathematischen Term, der anhand leicht zugänglicher Prozessdaten kalibriert wird.

Konkrete Ergebnisse für Ihr Geschäftsergebnis

Die praxisorientierte Evaluierung lieferte klare, umsetzbare Erkenntnisse, die Maschinenherstellern und Betreibern von Recyclinganlagen direkt zugutekommen:

Bewährte Datengenauigkeit ohne zusätzliche Kosten : Spezielle Parallelplattenversuche bestätigten das vollständige Fehlen von Wandschlupf. Dies beweist, dass die gemessenen Viskositätsabfälle reine Materialreaktionen sind, wodurch die zur Programmierung der Maschinen verwendeten Daten zu 100 % zuverlässig sind.
Robuste Kontrolle variabler Abfallmengen : Das einfache semiempirische Vier-Parameter-Modell erreichte eine außergewöhnliche Genauigkeit und hielt die relativen Fehler in allen getesteten Systemen unter 5 %. Da es keine komplexen molekularbiologischen Labordaten benötigt, kann es auch stark schwankende Abfallströme nach dem Konsum zuverlässig verarbeiten.
Unmittelbare digitale Integration: Da das Siegermodell eine vereinfachte mathematische Formulierung verwendet, lässt es sich direkt in Echtzeit-Steuerungssoftware und digitale Zwillinge programmieren. Der Computer kann die Maschineneinstellungen nun in Echtzeit an die wechselnden Recyclingmaterialien anpassen.

Echtzeit-Prozessoptimierung und Maschinenauslegung

Durch die Bereitstellung eines sofort einsatzbereiten Rechenrahmens ermöglicht diese Forschung der Polymerindustrie den Übergang von reaktiver Fehlersuche zu proaktiver Prozesssteuerung:

Ingenieure können Pumpen, Filter und Extrusionsdüsen präzise dimensionieren, weil sie nun genau wissen, wie sich die verdünnte Schmelze unter Druck verhält.
Anlagenbetreiber können die Nutzung kostengünstiger Post-Consumer-Rezyklate maximieren und gleichzeitig eine stabile Extrusion, eine effiziente Zellexpansion beim thermoplastischen Schäumen und keine ungeplanten Ausfallzeiten gewährleisten.