法规变化推动分选设施创新
根据《循环经济法》，法国制定了一个雄心勃勃的目标，即到 2025 年回收 100% 的塑料。为了实现这一目标，全国范围内的消费者都收到指示，要将家用包装废物按纸/纸板、金属和塑料的类别进行分类和收集。为了满足这些监管变化的需求并增加市场上可用的再生塑料数量，Nord Pal Plast （NPP） 于 2022 年与陶朗回收分拣公司启动了一个项目。
常规的分选技术难以检测到多层包装等塑料污染物，要制造出纯净的可回收的PET面临的挑战可不小。例如，法国的牛奶瓶通常由多层不同颜色的塑料组成，其中最外面的白色层含有提供紫外线防护的二氧化钛。虽然像法国Eco-emballages这样的生产者责任组织在呼吁减少PET中的不透明着色剂，但实际上这些材料在废物中含量丰富，这需要使用最先进的分选技术与目标部分分离。
通过与陶朗回收分选的研发工程师合作，一种用于提纯PET的新的基于深度学习的应用程序在NPP的分类线上进行了测试。陶朗软件工程师使用GAIN™深度学习技术训练AUTOSORT™，以检测在生产rPET时被视为污染物的不透明PET物体，如箔、纺织品和薄膜等。该机器将深度学习软件和尖端传感器组合起来，性能强大，可用于制造出具有出色纯度水平的透明PET的单组分。
“通过我们最新的GAIN™应用，我们实现了白色不透明PET与透明PET的分离，这在以前很难用常规技术解决”，陶朗回收分选的深度学习应用开发人员Amed Tuwi解释道。作为新GAIN™应用的项目负责人，Tuwi评论说：“NPP是行业内一个公认的未来导向型玩家——他们是测试我们新的PET净化应用程序的一个非常好的合作伙伴。”
利用技术建立竞争优势
NPP是一家PET瓶回收公司，自2003年开始运营，其加工能力每年达到40,000吨PET瓶。NPP专门从事透明和彩色PET瓶回收，使用陶朗分选技术逾12年。该公司位于莱斯坎的分拣厂拥有六台自动分选机，其中两台配备了GAIN™深度学习技术。
“深度学习技术不仅显著提高了透明PET的纯度水平，而且还使我们能够扩大业务并创造新的收入来源。有了这项新应用，我们现在可以回收具有紫外线屏障和易于分离的套筒的白色不透明PET瓶 —— 这类瓶子在全国超市中都可以找到的物品”，NPP质量经理Alexandre Cliche解释道。
该塑料分类设施使用了一台配备GAIN™深度学习技术的AUTOSORT™来净化PET瓶输入流中的污染物。然后，另一台配备GAIN深度学习技术的机器从第一道分选步骤中回收可利用的PET瓶。这可以确保NPP尽可能多地回收材料，最大限度地提高产量。
“新的PET深度学习应用程序使最终残余污染量减少了一半，我们现在实现了100 ppm(百万分之一)的污染率。此外，这只需要极少数的机器来实现——这在运营成本方面确实非常划算”，陶朗法国公司总经理Frédéric Durand评论道。
在成功实施陶朗的深度学习技术实现更高纯度的二次原材料后，NPP在其国家招标中被国家环保组织Citeo选中，作为值得信赖的工业合作伙伴运营PET瓶的回收业务。