Mustan muovin erottelumenetelmien kehittäminen on tärkeä tavoite edistettäessä materiaalien kiertotaloutta. Muovin korkean laadun tulisi säilyä kierron aikana mahdollisimman pitkään. Tutkija Francisco Senna Vieira on mukana kehittämässä uusia erotteluratkaisuja entistä parempien antureiden ja hyperspektrikuvantamisen avulla.
Francisco Senna Vieira teki väitöskirjansa Brasiliassa antureista ja analyyttisesta kemiasta. Hän työskenteli vuoden verran Yhdysvaltojen standardisointi- ja teknologiainstituutissa (National Institute of Standards and Technology, NIST) ja tuli VTT:lle työskenneltyään tohtorin tutkinnon suorittamisen jälkeen ensin Helsingin yliopistossa ja sitten Uumajan yliopistossa.
VTT:n optisen spektroskopian tiimi kehittää optisia antureita eri käyttötarkoituksiin. Työhön kuuluu antureiden kehittämistä hivenkaasujen mittaamista ja eri isotooppien tunnistamista varten. Yhtenä esimerkkinä mainittakoon sellaisten antureiden kehittäminen, joilla voidaan mitata radioaktiivisen hiilen isotoopin - hiili 14:n - määrää polttoaineissa erottamaan bioperäinen polttoaine fossiilisesta.
”Aloitettuani VTT:llä neljä vuotta sitten olen työskennellyt pääasiassa kahden aiheen parissa. Olemme kehittäneet hyperspektriantureita parantamaan louhintatehokkuutta kaivoksissa. Tällä hetkellä kaivoksista on laboratorioon vietävä paljon kiviainesta sen koostumuksen analysoimiseksi, mikä vie aikaa ja resursseja. Meillä on ajatuksia, miten antureita voitaisiin käyttää hyödynnettävän mineraalin sijainnin kartoittamiseen”, hän kertoo.
”Viime aikoina olen keskittynyt kiertotalouteen ja antureihin erityyppisten kierrätettävien materiaalien tunnistamiseksi. Ongelmana on, että sekalaisia muoveja ei voida kierrättää kunnolla. Nämä materiaalit on lajiteltava ennen lopullista sulattamista ja valmistamista uudeksi materiaaliksi”.
Kaksi sähkö- ja elektroniikkalaiteromun (SER) pääasiallista muovityyppiä ovat 3D-tulostuksessakin käytettävä ABS (akryylininitriilibutadieenistyreeni) ja iskunkestävä polystyreeni (HIPS). Ne ovat yleensä mustia ja niitä käytetään monissa älypuhelimissa, kannettavissa tietokoneissa ja tietokoneiden näytöissä.
”ABS-muovin käyttö älypuhelimessa edellyttää muovilta korkeaa laatua ja erityisiä ominaisuuksia. Jos muovijätekasasi muodostuu pääosin mustasta muovista, sinulla on ongelma.”
Materiaalin arvon säilyttäminen kierron aikana
”Jos materiaalia ei pystytä erottelemaan, silloin ainoastaan vähennetään kierrätetyn tuotteen arvoa. Materiaalin arvo pienenee, jos sitä käytetään älypuhelinten sijaan vessaharjoihin. Tavoitteena tulisi olla kierrätetyn muovin laadun ylläpitäminen alkuperäisen muovin laatua vastaavana mahdollisimman pitkään”, Francisco sanoo.
”Teollisten kierrätyslaitosten kuljetushihnoille asennetuilla nykyisillä antureilla pyritään havaitsemaan, sisältääkö sekajäte esimerkiksi polyeteeniä tai muun tyyppisiä muoveja. Yhtenä kehitystyömme tavoitteena VTT:llä on auttaa teollisuutta erottelemaan myös mustat muoviosat automaattisesti”, hän kertoo.
”Ensimmäinen yhteisrahoitteinen projekti, jossa olin mukana, oli EU:n rahoittama NonTox-projekti. Siinä pyrittiin havaitsemaan tietyntyyppinen lisäaine, joka on yleinen sähkö- ja elektroniikkalaitteissa käytetyissä muoveissa. Elektroniikkalaitteissa, kuten kannettavissa tietokoneissa ja älypuhelimissa, tarvitaan varotoimena palonestoaineita. Jotkut niistä sisältävät bromattuja palonestoaineita, eikä tällaista haitallista materiaalia voi kierrättää. On olemassa myös muita tuotteita, joissa on muun tyyppisiä kemikaaleja, haihtuvia yhdisteitä, jotka voivat olla myrkyllisiä ja haitallisia ihmisille ja ympäristölle.”
”NonTox-projektissa loimme tekoälyalgoritmin, joka hyödyntää anturidataa palonliekinestoaineiden määrän määrittämisessä. Kun jätteen koostumus pystytään tunnistamaan, se voidaan erotella, jolloin saadaan normaaliin kierrätykseen menevää materiaalia sekä materiaalia, joka kaipaa käsittelyä palonestoaineiden poistamiseksi.
Mustan muovin haaste kuljetushihnoilla
Tyypillinen jätteenkäsittelylaitoksen kuljetushihnaan asennettu anturi toimii lähi-infrapunavaloilla eikä pysty havaitsemaan mustaa väriä. Väri syntyy hiilimusta-nimisestä pigmentistä, jota voidaan lisätä mihin muovityyppiin tahansa. Tämän vuoksi on mahdotonta erottaa kyseisen pigmentin avulla mustiksi värjättyjä muoveja toisistaan, sillä ne ovat antureiden kannalta samanlaisia.
Teollisuudessa on ryhdytty käyttämään antureita, jotka toimivat erilaisilla aallonpituuksilla. Ajatuksena on hyödyntää erottelussa valon eri aallonpituuksilta saatavaa tietoa.
Laajakaistainen aktiviinen hyperspektrikuvantaminen mustan muovin tunnistukseen -projekti on saanut Suomen Akatemialta 300 000 euron rahoituksen kahdeksi vuodeksi konseptin validoimista varten. Projekti alkoi viime vuonna.
”Aikomuksenamme on tehdä yhteistyötä muutaman alan kierrätysyrityksen kanssa. Tavoitteenamme on räätälöidä antureita teollisuuden toimijoiden tarpeiden mukaan. Projekti on vielä alkuvaiheessa. Aluksi kehitämme antureita laboratoriossa ja testaamme niitä, ja ensi vuonna siirrymme ensimmäisiin pilotointeihin.”
Lopullisena tavoitteena on, että teknologia johtaisi korkeamman teknologisen valmiustason prototyyppiin, jota voitaisiin testata teollisuuslaitoksissa.
”Uuden projektimme uutuutena on superjatkumovalonlähde. Tämä lasertyyppi kattaa erittäin laajan infrapuna-alueen. Se on myös erittäin kirkas ja antaa vahvan signaalin. Toivomme, että tämäntyyppisen valonlähteen ansiosta saamme paremman signaalin mustasta muovista. Kehitämme nyt nopeasti skannaavaa spektrometriä, jota voimme käyttää kuljetushihnan anturissa”, kertoo Francisco.
Heikentyneen muovin erottelu
On myös tärkeää varmistaa, etteivät muovin ominaisuudet ole heikentyneet. Materiaali on voinut altistua ultraviolettivalolle, kuumuudelle tai kosteudelle, mikä heikentää muovin laatua. Tämä peruuttamaton kemiallinen vanheneminen tarkoittaa, että muovia on käytettävä vähäarvoisemmissa sovelluksissa.
”Työskentelen eurooppalaisessa Primus-projektissa, jossa käytämme antureita muovin heikentymisasteen mittaamiseen.”
Hyperspektrikuvantamisen teknologia
Hyperspektrikuvantamisen tarjoamia mahdollisuuksia voidaan soveltaa hyvin muovin kierrätyksessä.
”Siinä missä yleisimmät anturit ovat pisteantureita, hyperspektrikuvantaminen tarjoaa kuvan, jossa on pikseliviiva. Tunnistettaessa sekajätettä leveällä kuljetushihnalla, on paljon parempi hyödyntää pisteen sijasta kuvaa. Perinteisen kameran käyttäessä kolmea aallonpituutta hyperspektrikuva voi tarjota laitteesta riippuen 100 erilaista väriä. Se voi antaa tietoa kemiallisesta koostumuksesta ja sillä pystytään tunnistamaan erilaisia ja erimuotoisia muoviosia. Spatiaaliseen tietoon ja tekoälymalleihin yhdistettynä sen avulla saadaan enemmän tietoa erilaisten materiaalien, kuten muovin, erotteluun”, kertoo Francisco.
