Gemischte Leichtverpackungsabfälle, etwa aus dem Gelben Sack, stellen das Kunststoffrecycling vor besondere Herausforderungen: Ihre Zusammensetzung schwankt, zudem beeinflussen Verunreinigungen und unterschiedliche Alterungszustände die Qualität der gewonnenen Rezyklate. Im Forschungsprojekt K3I-Cycling arbeiten 17 Partner deshalb an KI-gestützten Methoden, mit denen sich die Sortierung und weitere Verarbeitung solcher Kunststoffabfälle verbessern lassen. Das Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF verantwortet dabei das Arbeitspaket „Recycling und Rezyklat-Herstellung“.

Materialanalyse trifft Machine Learning

Am Fraunhofer LBF werden Polyolefin-Rezyklate anhand ihres Alterungszustands und vorhandener Verunreinigungen klassifiziert und verschiedenen Qualitätsclustern zugeordnet. Dafür verbinden die Forschenden die Werkstoffanalytik mit Machine Learning. Die daraus abgeleiteten Materialqualitätslevel sollen künftig unter anderem in Normen und digitale Produktpässe einfließen.

Parallel untersucht das Institut die Herstellung von Rezyklaten im Labor- und Pilotmaßstab und entwickelt Additivpakete zur Nachstabilisierung. Dazu gehören auch biobasierte Stabilisatoren, mit denen die Eigenschaften der Recyclingkunststoffe gezielt angepasst werden sollen. Ziel sind belastbare Kennwerte, anhand derer sich Rezyklate für anspruchsvollere Anwendungen bewerten lassen. Als mögliches Einsatzgebiet nennt das Fraunhofer LBF unter anderem Verpackungen für den Lebensmittelkontakt.

Digitales Abbild der Sortierkette

Im Projekt wurde außerdem ein sogenannter Artificial Neural Twin (ANT) entwickelt. Er bildet die Sortierkette von der Sammlung der Kunststoffabfälle bis zum Endabnehmer des Rezyklats ab. Auf dieser Grundlage lassen sich einzelne Parameter wie Reinheit, kurze Logistikwege oder niedrige Kosten über die Wertschöpfungskette hinweg gezielt optimieren.

Ein weiterer KI-Einsatz betrifft die Sicherheit der Sortieranlagen. Das System DangerSort erkennt Lithium-Batterien im Abfallstrom und schleust sie aus, bevor sie Brände verursachen können.

Das Projekt K3I-Cycling wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert.