Mineralische Reststoffe und Nebenprodukte als Bestandteile reaktiver Bindemittelkomponenten
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2022)
Aktuell fallen bei der Stahlerzeugung im integrierten H√ľttenwerk diverse H√ľttenreststoffe mit fehlender Verwertungsm√∂glichkeit an. In diesem Beitrag wird die stoffliche Aufwertung dieser H√ľttenreststoffe sowie brikettierter k√ľnstlicher Mineralfasern zu h√ľttensand√§hnlichen Bindemittelkomponenten f√ľr die Baustoffindustrie behandelt. Die nach im Vorfeld bestimmten Qualit√§tsmerkmalen unter Zugabe von Korrekturstoffen thermisch behandelten, glasig erstarrten und fein vermahlenen Materiale zeigen in entsprechenden Pr√ľfverfahren hohe hydraulische Reaktivit√§t (Aktivit√§tsindex bis > 100 % nach 28 Tagen). Der hohe Glasgehalt und die optimierten chemischen Parameter der aufbereiteten Stoffe wurden als ma√ügeblich f√ľr diese hohe Reaktivit√§t identifiziert. Die Erkenntnisse zeigen die bisher ungenutzte M√∂glichkeit des Upcyclings von (H√ľtten)Reststoffen zu reaktiven Bindemitteln f√ľr die Baustoffkreislaufwirtschaft auf.

Aufbereitungstechnische Charakterisierung von Reststoffen der Stahlwerksindustrie
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2022)
Die Stahl- und Walzwerk Marienh√ľtte GmbH mit dem Standort inmitten von Graz ist ein traditionsreiches Unternehmen, welches Betonstahl produziert und hierf√ľr 100 % Schrott einsetzt. Dieser Schrott wird in einem Elektrolichtbogenofen erschmolzen, metallurgisch nachbearbeitet und als Rohstahl zu sogenannten Kn√ľppeln vergossen und im Walzwerk weiterverarbeitet. Die Marienh√ľtte ist mit einer Jahresproduktion von rund 400.000 Tonnen Betonstahl auch eines der gr√∂√üten Recyclingunternehmen √Ėsterreichs.

SORT FLUID ‚Äď Entwicklung und Einsatzm√∂glichkeiten eines trockenen Dichtesortierverfahrens
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2022)
Im Rahmen eines mehrj√§hrigen Forschungsprojektes konnte die Umsetzung eines trockenen Schwimm-Sink-Sortierverfahrens zur Aufbereitung metallhaltiger Reststoffe, beginnend vom Laborma√üstab √ľber den Funktionsprototyp hin zur Serienmaschine erfolgreich bewerkstelligt werden. Dabei hat sich das Verfahren vor allem f√ľr Nichteisenmetallfraktionen im Partikelgr√∂√üenbereich 4-70 mm zur Sortierung in Schwer- und Leichtmetalle als besonders geeignet herausgestellt und verk√∂rpert damit eine geeignete Erg√§nzung zu etablierten Sortierverfahren. Neben der Beschreibung der Ausgangssituation und Motivation werden der Entwicklungsprozess sowie Einsatzgebiete aus der Praxis n√§her erl√§utert.

Digitale Materialstromcharakterisierung und Data Alignment in mechanischen Abfallbehandlungsanlagen
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2022)
Schwankungen in der Zusammensetzung des Inputmaterials und ungleichm√§√üige Beschickung der Anlage haben eine signifikante Auswirkung auf die Effizienz und Effektivit√§t einer Abfallbehandlungsanlage und somit auf Durchs√§tze, Energieverbr√§uche und die Qualit√§t der Outputstr√∂me (Curtis et al. 2021, Feil et al. 2019, K√ľppers et al. 2020). Solche Schwankungen stellen im Bereich fester gemischter Abf√§lle aber den Normalfall dar (Khodier et al. 2020). Entsprechend erstrebenswert ist es, dass Anlagen dynamisch und autonom auf Abfallzusammensetzungen reagieren, um stets am Optimum betrieben zu werden (Khodier et al. 2019).

Einfluss von Durchsatz und Inputzusammensetzung auf die sensorgest√ľtzte Sortierung
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2020)
Die sensorgest√ľtzte Sortierung tr√§gt ma√ügeblich zum Recycling von Kunststoffen bei. Diese Technologie wird sowohl in der Vorsortierung von Abfallstr√∂men, zur Gewinnung von Zwischenprodukten, als auch in der Flakesortierung zur Sicherstellung geforderter Qualit√§ten f√ľr das Recycling von Kunststoffen eingesetzt. Die Performance der hierzu eingesetzten Aggregate ist abh√§ngig vom Durchsatz und der Materialzusammensetzung des zu sortierenden Stoffstroms. Diese beiden Faktoren k√∂nnen (tempor√§r) von vorgeschalteten Aufbereitungs- und Sortieraggregaten positiv und auch negativ beeinflusst werden. Die vorliegende Ausarbeitung gibt einen √úberblick √ľber die Ergebnisse bislang durchgef√ľhrter Forschungen, sodass quantitative Aussagen bez√ľglich der Performance von sensorgest√ľtzten Sortierern in Abh√§ngigkeit der genannten Faktoren erm√∂glicht werden. Da sowohl der Durchsatz wie auch die Materialzusammensetzung eines Stoffstroms Schwankungen unterworfen sind, wird die Bedeutung von Schwankungen wie auch ein Ansatz zu deren Quantifizierung diskutiert. Basierend auf diesen Betrachtungen wird das Potential der Stoffstrom√ľberwachung zur Optimierung von Aufbereitungs- und Sortieranlagen diskutiert.

Charakterisierung von Partikeln gemischten Gewerbeabfalls √ľber Partikeldeskriptoren zur sensorischen Messung der Korngr√∂√üe
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2020)
Die Echtzeitsteuerung von Korngr√∂√üenverteilungen von grob zerkleinerten festen gemischten Abf√§llen bietet gro√ües Potenzial zur Optimierung von Outputstr√∂men mechanischer Abfallaufbereitungsanlagen. Hierbei ist neben geeigneter Aktorik ‚Äď welche es beispielsweise erm√∂glicht den Schnittspalt eines Zerkleinerungsaggregates zu verstellen ‚Äď auch eine Echtzeitmesstechnik f√ľr die Korngr√∂√üenverteilung notwendig. Der vorliegende Beitrag zeigt M√∂glichkeiten, vereinzelte Partikel basierend auf Partikeldeskriptoren, welche aus einem zweidimensionalen Bild berechnet wurden, √ľber Regressionsmodelle in ihre tats√§chliche Kornklasse einzustufen und deren Ergebnisse.

Entwicklung einer Methodik zur Wertstoffgehaltsbestimmung von feinkörnigen Abfällen
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2020)
Im Forschungs- und Entwicklungsprojekt PROBE soll eine Methode zur Metallgehaltsbestimmung feink√∂rniger Abfallstr√∂me mit Hilfe eines bildauswertenden Verfahrens entwickelt werden. Auf der Basis von RGB-Farbbildern sind Partikel anhand von Farbwerten und Formfaktoren in verschiedene Materialklassen zu klassifizieren und mittels in einer Datenbank hinterlegten Fl√§chengewichten zu massenbezogenen, stofflichen Zusammensetzungen zu aggregieren. F√ľr die Klassifizierung werden zwei verschiedene Machine Learning Ans√§tze getestet. Das Training der Machine Learning Modelle erfordert gelabelte Trainingsdaten, d.h. einen Datensatz aus Farbbildern der Partikel mit zugeh√∂riger Materialklasse. Dazu werden Referenzmaterialien in mehrere Materialklassen sortiert und partikelweise erfasst (RGB-Farbbild inkl. Partikelgewicht). Erste Untersuchungen zeigen einen starken subjektiven Einfluss des Sortierenden auf das Ergebnis der Handsortierung. Durch ein mehrstufiges Sortierverfahren mit eingebauter Qualit√§tskontrolle sowie angepasstem Sortierkatalog kann der subjektive Einfluss bei Handsortierungen reduziert und die Erstellung von Trainingsdatens√§tzen in hoher Qualit√§t erm√∂glicht werden.

Aktives Vorbeugen von Bränden durch beschädigte Akkus in der Ersatzbrennstoffproduktion mit dem Lindner Feuer-Präventionssystem
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2020)
Eines der aktuellsten Probleme in der Aufbereitung von Abf√§llen zu Ersatzbrennstoffen (EBS) ist das hohe Brandrisiko, gr√∂√ütenteils bedingt durch die st√§ndig steigende Anzahl an Lithiumbatterien im Restm√ľll. Werden diese besch√§digt, kann eine chemische Reaktion in Gang gesetzt werden, welche zu enorm hohen Temperaturen f√ľhrt. Dieser Umstand kann einerseits zu schweren Besch√§digungen der Anlage und schlimmstenfalls zu einem Gro√übrand f√ľhren. Um diese Gefahrenquellen zu minimieren, erkennt das Lindner FPS (Feuer-Pr√§ventionssystem) √ľberhitzte Partikel im Materialstrom, k√ľhlt diese auf ein ungef√§hrliches Niveau oder erm√∂glicht die sichere manuelle Entnahme von nicht k√ľhlbaren Objekten.

Untersuchungen zur mechanischen Entschichtung von Elektroden aus Lithium-Ionen-Altbatterien
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2020)
Der weltweite zunehmende Einsatz von LIB f√ľhrt auch zu einer steigenden Menge von Produktions- und Konsumptionsr√ľckst√§nden, die unter Ber√ľcksichtigung der √∂kologischen und wirtschaftlichen Nachhaltigkeit entsorgt werden m√ľssen. Idealerweise werden die Materialien aus den Neuschrotten oder Altbatterien in die Produktion neuer Batterien zur√ľckgef√ľhrt. LIBs enthalten werthaltige Metalle, wie Aluminium, Eisen, Kupfer, Lithium, Kobalt, Nickel und Mangan. Diese Metalle, ausgenommen Eisen, bilden haupts√§chlich die Stromleiterfolien und Beschichtungen der Elektroden. Aktuell werden Lithium-Ionen-Batterien industriell in Recyclingverfahren behandelt, die auf energie- und kostenintensiven pyrometallurgischen oder hydrometallurgischen Prozessen mit begrenzten Kapazit√§ten, niedrigen Recyclingraten und einer wirtschaftlichen Abh√§ngigkeit von Kobalt und Nickel als Kathodenmaterialien basieren. Bei diesen Prozessen werden vornehmlich Kobalt, Nickel und Kupfer zur√ľckgewonnen, wohingegen Lithium, Aluminium und Mangan in der Schlacke verbleiben und durch Verf√ľllung verwertet werden. In Zukunft wird angestrebt, die gesetzliche Recyclingeffizienz von 50 Masseprozent zu erh√∂hen, und speziell die Kathodenbeschichtungsmaterialien aus Produktionsr√ľckst√§nden direkt f√ľr neue Batterieanwendungen wiederzuverwenden (Werner et al. 2020).

Von der Stoffflussanalyse zur Handlungsempfehlung
© Lehrstuhl f√ľr Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversit√§t Leoben (11/2020)
Die Methode der Stoffflussanalyse hat sich in den letzten Jahren stetig weiterentwickelt. Maßgeschneiderte Software erlaubt nunmehr einerseits die sehr detaillierte Modellierung realer Systeme und andererseits den Einsatz mathematisch-statistischer Methoden zur Behandlung der Datenunsicherheit.

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