Projektleitung: Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann | FB Elektrotechnik und Technische Informatik | Institut für Industrielle Informationstechnik (inIT)
Forschungsfeld: Produktion & Automation
Kurzbeschreibung: Ziel von Recyclingprozessen im Hinblick auf Umweltschutz, Nachhaltigkeit und Ökonomie ist, einen wesentlich höheren Einsatz von Sekundärrohstoffen zu erreichen.
In der Kupfer- und Aluminiumindustrie gibt es derzeit keine Methode für eine zerstörungsfreie Echtzeit-Analyse heterogener Recyclingmaterialien, welche auch die genaue Zusammensetzung von gemischten Schrotten bestimmen kann. Mittels der Prompt-Gamma-Neutronen-Aktivierungs-Analyse (PGNAA) soll diese Lücke geschlossen werden - auch bei komplexen Stoffströmen oder Materialchargen.
Durch eine Kopplung mit der Sortier- und Fördertechnik wird die Integration in den Produktionsprozess angestrebt. Dazu wird ein Förderband in eine Demonstrator-Messanlage integriert. Kern des Vorgehens ist dabei die Entwicklung neuer KI-basierter Auswertemethoden, um die Materialzusammensetzungen aus den hochaufgelösten, aber stark verrauschten, Sensordaten zu bestimmen und diese für die Sortierung auf dem Förderband zu nutzen.
AlloySort baut auf dem Projekt MetallClass auf, das sich hauptsächlich mit der Klassifikation unterschiedlicher Metalllegierungen befasste.
Pressemitteilung: Detail | inIT
Projektwebsite: folgt
Laufzeit: 01.04.2024 - 31.03.2027
Fördersumme: 313.035 €
Partner:innen: AINT GmbH
Kontakt:
Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann
E-Mail: markus.lange-hegermann@th-owl.de
Tel.: 05261 / 702 - 5351
(Stand: 26.11.2024)
Gefördert von: EU/Land NRW
