Beschreibung:
<jats:title>Zusammenfassung</jats:title><jats:p>Abhängig von der Verfügbarkeit der Abfallströme werden sensorgestützte Sortiermaschinen derzeit typischerweise nicht am optimalen Betriebspunkt betrieben, sondern entweder über- oder unterfahren. Abhängig von der Durchsatzrate und der Zusammensetzung des Eingangsstroms können mathematische Ansätze für vorgegebene Idealmischungen gefunden werden. In diesem Forschungsartikel wird untersucht, ob und unter welchen Umständen diese Methoden bei sensorgestützten Sortiermaschinen eingesetzt werden können. Um Aussagen zu ermöglichen, werden neu gewonnene Daten aus realen Abfällen auf drei sensorgestützten Sortieranlagen mit vorhandenen Daten für selbst erstellte Idealmischungen verglichen. In einer Aufbereitungsanlage für Ersatzbrennstoffe werden für die Versuche in regelmäßigen Abständen fünf Proben von 3D-Kunststoffen gezogen. Mithilfe von Regressionsmodellen, die aus mathematischen Ansätzen erstellt werden, wird der optimale Betriebspunkt ermittelt, um ein bestimmtes sensorgestütztes Sortierergebnis hinsichtlich Reinheit und Ausbeute zu erreichen. Der wichtigste Beitrag dieses Forschungsartikels für Anlagenbetreiber besteht darin, dass die Reinheit um 20 % gesteigert werden kann, ohne dass wesentliche Änderungen am Sortiersystem erforderlich sind.</jats:p>