LIBS光譜識別 雷射光提高垃圾分類效率

編譯/高晟鈞

全世界每年製造出約4億噸塑膠垃圾,卻只有不到10%被回收。準確地管理和進行垃圾分類,並進行再利用,是對環境保護領域日益嚴峻的挑戰。

針對這個問題,中國合肥工業大學的研究人員深入研究了垃圾回收管理的複雜性,探索如何利用雷射光誘導的光譜技術,在可回收廢物的識別與分類中的應用,為改善垃圾分類管理踏出關鍵一步。

LIBS光譜識別,雷射光提高垃圾分類效率。(圖/123RF)

更多新聞:雷射光加工技術 提高燃料電池生產效率

研究團隊收集並分析了80個可回收廢物樣本的光譜,並根據LIBS光譜將它們分類為紙張、塑膠、玻璃、金屬、紡織品與木材。作者Lei Yang表示:「這是我們首次使用LIBS技術來識別和分類可回收垃圾。該方法檢測結果準確、可靠、快速且可以實現自動檢測。」

考慮到垃圾廢料的複雜性,研究人員進一步將金屬和塑膠細分為子類別。憑藉其獨特的屬性,每個子類別都具有特定再利用或是回收的獨特潛力,這使得準確識別和高效管理解決方案的關鍵。廢物管理的優化的進步,也意味著我們將在提高環境可持續性,和促進資源再利用方面取得重大進展。

該研究方法採用了一系列機器學習模型來進一步推進識別過程。其中包括了線性判別分析(LDA)、隨機森林分析(RF)、主成分分析(PCA)等等。透過不同分析組合,可以有效提高回收效率。例如:LDA與RF分析模組的組合對可回收廢物分類是最高效的,而PCA+RF則是對金屬與塑膠的細分準確率是最高的。

「最讓我們驚訝的是,利用LIBS技術進行分類識別,無須對廢棄物進行任何預處理。」Lei Yang說

接下來,研究團隊將增加廢物樣本的數量,其中包括加強對於廚餘、玻璃檢測等其他形式廢物的研究,為回收和廢物管理開闢新途徑。

資料來源:Phys.org

瀏覽 459 次

覺得不錯的話就分享出去吧!

發佈留言

Back to top button