Industrie + Technik

Borealis‘ Gewinn im Jahr 2018 stammt aus Polyolefinen und dem Gemeinschaftsunternehmen Borouge.
Borealis, österreichischer Anbieter von Polyolefinen (PO) und Basischemikalien, setzte im Jahr 2018 etwa 8,3 Mrd. Euro um, 10 Prozent mehr als im Vorjahr. Dazu trugen schwächere PO-Margen bei und höhere Gewinne von Borouge, dem Gemeinschaftsunternehmen mit der Abu Dhabi National Oil Company (Adnoc) in den Vereinigten Arabischen Emiraten (VAE). Der Beitrag der Basischemikalien lag unter dem des Jahrs 2017, bedingt durch das schwächere Ergebnis im Pflanzennährstoffgeschäft.<div>Alfred Stern, Vorstandsvorsitzender von Borealis, erwartet „aufgrund des globalen Wirtschaftsabschwungs und des höheren geopolitischen Risikos für das Jahr 2019 weniger günstige Marktbedingungen“ als im Jahr 2018.<img src="https://media.graphcms.com/m2jxOBg6TgOEy2HEadz2">

</div>Borouge begann im Jahr 2018, seine fünfte Polypropylenanlage in Ruwais, VAE, zu bauen. Sie soll die Polypropylenkapazität des Unternehmens um mehr als 25 Prozent auf 2,2 Mio. Tonnen pro Jahr erhöhen und damit die Polymergesamtproduktionskapazität um 11 Prozent auf 5 Mio. Tonnen pro Jahr.Seit vergangenem Juli gehört das österreichische Unternehmen Ecoplast Kunststoffrecycling zu Borealis. Es verarbeitet jährlich etwa 35 000 Tonnen Kunststoffabfälle zu Polyethylen(PE)-Rezyklaten mit geringer (LDPE) und hoher (HDPE) Dichte. MB

Meldung

Bilanz 2018: Borealis

Borealis‘ Gewinn im Jahr 2018 stammt aus Polyolefinen und dem Gemeinschaftsunternehmen Borouge. Borealis, österreichischer Anbieter von Polyolefinen (PO) und Basischemikalien, setzte im Jahr 2018 etwa 8,3 Mrd. Euro um, 10 Prozent mehr als im Vorjahr. Dazu trugen schwächere PO-Margen bei und höher...

Hyperspektrales Imaging liefert ein IR- oder Vis-Spektrum pro Pixel. Damit lassen sich Polymersorten voneinander unterscheiden. Eine Verfahrensvariante mit Laseranregung eignet sich für die sonst kaum zu trennenden Abfälle aus schwarzem Plastik.
Ausgangspunkt für das Hyperspektrale Imaging (HSI) ist ein Standard-Bildsensor. Diesem wird ein Spektrograph vorgeschaltet, der die einfallenden elektromagnetischen Strahlen spektral auffächert. So bestehen die Daten nicht aus der Kombination von Ortsinformation und Farbwert wie bei einer klassischen Farbkamera, sondern enthalten auch ein Farbspektrum. Dabei misst das Gerät typischerweise alle zehn Nanometer, also insgesamt einige hundert Spektralpunkte. Ein Spektralpunkt ist die Wellenlänge mit der dort gemessenen Intensität. Infrarotspektrometer mit Indium-Gallium-Arsenid(InGaAs)-Systemen liefern mehrere hundert, Vis-Systeme bis zu tausend Spektralpunkte.Eine typische Anordnung für die industrielle Anwendung ist das Pushbroom-Imaging. Dabei scannt man zeilenweise Objekte, während diese sich beispielsweise auf einem Förderband bewegen, und erhält Datensätze aus Ortskoordinaten und Spektralpunkten.Eine Alternative zum Pushbroom-Imaging ist das Snapshot-Verfahren: Es erzeugt ein zweidimensionales, spektral aufgelöstes Bild, das allerdings weniger spektrale Kanäle zeigt als das Pushbroom-Imaging.<h2>Kunststoffe trennen</h2>Mit HSI lassen sich Kunststoffmischungen aus kommunalen Sammelstellen sortenrein trennen – eine Voraussetzung, um sie als Sekundärrohstoff statt als Brennstoff zu vermarkten. So unterscheidet HSI weißes Polyethylen (PE) von ebenso weißem Polypropylen (PP), die für das menschliche Auge wie für eine RGB-Kamera gleich aussehen.Um die Trennung von PE und PP technisch umzusetzen, kombiniert man Magnetic Dentity Separation (MDS) mit HSI: Zunächst werden die Abfälle geschreddert; die polyethylen- und polypropylenhaltigen Partikel werden in einem eisenhaltigen Fluid immergiert und im Magnetfeld nach ihrer Dichte getrennt. Die beiden Ströme aus PE und PP werden anschließend mit HSI auf ihre Reinheit geprüft oder nach Kundenanforderungen spezifiziert.1)Grundsätzlich lässt sich auch eine PE-PP-Granulatmischung mit einer HSI-gestützten Steuerung sortieren, zum Beispiel durch Greifroboter oder durch Pneumatik, die Partikel mit Luftdruck entfernt. Damit ist das hyperspektrale Imaging über die reine Qualitätsbewertung hinaus am Prozess beteiligt.Auf der Basis von HSI gibt es inzwischen mehrere Sortieranlagen, zum Beispiel für PET-Flaschen, Schraubverschlüsse sowie für Kunststoffteile aus Elektronikschrott.<h2>Problematische Pigmente</h2>Allerdings versagt das hyperspektrale Imaging in seiner ursprünglichen Variante bei schwarzen Kunststoffen, denn der als Schwarzpigment zugesetzte Ruß absorbiert jegliche Strahlung.Ein Verfahren des Dresdner Fraunhofer-Instituts für Werkstoff- und Strahltechnik arbeitet statt mit einer Breitbandlichtquelle mit einem Laser. Dabei wird die von der Probe emittierte Fluoreszenzstrahlung orts- und spektralaufgelöst gemessen (Abbildungen 1 und 2). Ein Laser-HSI-System mit einem 532-nm-Nd:YAG-Laser oder einem 450-nm-Diodenlaser misst mit einer Pushbroom-HSI-Kamera großflächig Raman- und Fluoreszenzsignale. Die Messdaten stimmen mit Referenzmessungen eines hochauflösenden Ramanmikroskops überein.2)<figure><img src="https://media.graphcms.com/V9bzLgiSReW23YTwznXA"><figcaption><label>Abb. 1: </label>Beispiel für die Klassifikation schwarzer Kunststoffe mit Hyperspektralem Imaging (HSI) und Laseranregung: (a) Foto schwarzer Kunststoffpartikel von drei unterschiedlichen Kunststoffen, (b) farbcodierte Fluoreszenzintensität der Kunststoffe bei 580 nm, (c) Ergebnis einer Klassifikation der hyperspektralen Messung, (d) Beispielspektren der Kunststoffe.</figcaption></figure>
<figure><img src="https://media.graphcms.com/2B6Dgvd8SBCdiLKDTqqJ"><figcaption><label>Abb. 2: </label>Sensoreinheit des Demonstrators für Hyperspektrales Imaging am Fraunhofer-Institut für Werkstoff- und Strahltechnik, Dresden, mit angeschaltetem Laser. Das Gerät kann schwarze Kunststoffe aus verschiedenen Polymeren unterscheiden. Foto: Christian Ehrensberger</figcaption></figure>
Mit Laser-HSI lassen sich nun auch die Bestandteile eines Gemischs schwarzer Kunststoffgranulate auf einem Förderband klassifizieren. Das System erkennt, wo auf dem Band welches Kunststoffgranulatpartikel liegt und gibt diese Information an ein Sortiersystem weiter.Laser-HSI ist zwar nicht so empfindlich und hoch aufgelöst wie klassische Ramanmikroskopie, genügt aber, um Kunststoffe eindeutig zu identifizieren, und ist schnell genug, um am Förderband einsetzbar zu sein.<h2>Lernende Systeme für die Anwendung in der Industrie</h2>Damit HSI in der Praxis funktioniert, müssen sich die Signale deutlich genug unterscheiden und schnell genug verarbeitet werden. Das Auswertungssystem bekommt als Input die HSI-Spektren der Kunststoffe. Am Dresdner Fraunhofer-Institut speisen die Forscher darüber hinaus die Granulatform ein, denn diese ist auch kunststoffspezifisch. Mit diesen Vorgaben übt ein Detektionssystem nun, bis es seine Aufgaben gut genug erledigt (Machine Learning). Schließlich gelingt es dem System, zwölf nebeneinander vorliegende schwarze Kunststoffe mit einer Wahrscheinlichkeit von über 91 Prozent zu erkennen.Das Erkennungsmodul lässt sich spezifisch für unterschiedliche Aufgaben trainieren: So kann es die Reinheit von Bauteiloberflächen anhand der charakteristischen Fluoreszenz von Verunreinigungen bewerten oder Diamanten in einem Stein-Diamant-Gemisch anhand der Raman- und Photolumineszenz-Signale identifizieren.Christian Ehrensberger ist freier Mitarbeiter der Nachrichten aus der Chemie.<h2>Quergelesen</h2>Hyperspektrales Imaging arbeitet mit einem Standard-Bildsensor, dem ein Spektrometer vorgeschaltet ist.Bei der Anwendung in Kunststoffsortieranlagen scannen Imaging-Systeme Objekte auf einem Förderband zeilenweise und steuern so die Sortierautomatik.Für Kunststoffe, die Rußpigmente enthalten, sind Breitbandlichtquellen ungeeignet. Sie lassen sich über einen Laser als Anregungsquelle und das Fluoreszenzsignal unterscheiden.
<ul><li>
1 S. Serranti, V. Luciani, G. Bonifazi, B. Hu, P. C. Rem, Waste Management 2015, 35(1), 12–20</li><li>
2 F. Gruber, P. Wollmann, W. Grählert, S. Kaskel, J. Imaging 2018, 4(10), 110</li></ul>

Meldung

Bilanz 2018: Borealis

Überprüfung Ihres Anmeldestatus ...