近红外技术在废旧纺织品分拣上的应用与思考

张瑜+韦玉辉

摘要：本文阐述了废旧纺织品回收再利用过程的技术瓶颈及近红外技术主要特点，并重点分析了近红外技术应用于废旧纺织品鉴别及成分预测上的原理及特点，同时，也指出了目前近红外应用于废旧纺织品鉴别及成分预测上所存在的问题及可行性展望。分析表明，近红外技术应用于废旧纺织品鉴别及成分预测是可行的，一方面可以解决制约废旧纺织品回收再利用的技术瓶颈——分拣的问题，另一方面又可以提高废旧纺织品回收再利用产品的质量。

关键词：近红外技术；废旧纺织品；分拣；鉴别及成分预测；低碳经济

中图分类号：X791 文献标志码：A

Application of Near-infrared Technology in Sorting Waste Textiles and Some Considerations

Abstract： The article elaborates the technical bottlenecks of waste textiles recycling process and main characteristics of the near-infrared technology used in the identification and composition prediction of waste textiles. It also points out the existing problems and feasibility of using near-infrared technology for the identification and composition prediction of waste textiles. It claims that it is feasible to identify and predict the composition of waste textiles by using near-infrared technology， for on one hand， it can break the technical bottleneck that constraints the recycling and reutilization of waste textiles – sorting， and on the other hand it can improve the quality of products regenerated from waste textiles.

Key words： near-infrared technology； waste textiles； sorting； identification and composition prediction； lowcarbon economy

当前全球纺织品行业面临两大问题——原材料资源短缺和废旧纺织品存量大幅上涨，如果不妥善处理这些问题，就有可能引发资源危机和环境污染。目前对于废旧纺织品的利用率普遍较低，即使是欧美发达国家其利用率也仅有16%，国内废旧纺织品回收再利用更是处于初期阶段。导致废旧纺织品利用率不高的原因主要是技术瓶颈、人们意识不足、缺乏法律政策支持、尚未形成龙头企业及产业集群等。本文重点阐释废旧纺织品回收再利用过程中的技术瓶颈——分拣问题，提出应用光谱分析技术——近红外技术，来解决这一瓶颈问题。这是由于近红外技术属于物理鉴别方式，对织物不会产生破坏，在进行纤维鉴别时，无需制样，而且能够迅速在线完成对各种纤维鉴别测试，耗能低，对工作环境无特殊要求，不易受到震动和粉尘的影响；同时，近红外与各纤维特有的官能基团具有一一对应的光谱图，因而特别适合废旧纺织品的分拣工作。

1 废旧纺织品回收再利用过程中的技术瓶颈及近红外技术特点

1.1 技术瓶颈

废旧纺织品回收再利用是一个程序繁杂，对技术及设备要求较高的过程。目前废旧纺织品回收再利用的主要技术瓶颈包括分拣问题、剥色问题和分离问题。

（1）分拣作为废旧纺织品再利用的第一步，其准确性、快速性、低耗能及低劳动强度是废旧纺织品回收再利用行业实现低碳发展的基础；而且不同的纤维成分其后期的再利用方法不同，只有明确其组成及含量，才能实现有针对性的回收再利用。目前废旧纺织品分拣工作主要依赖人工操作，不仅劳动强度大，工作环境差，对工人的健康产生威胁，而且分拣质量受人为主观因素影响，波动较大，不能保证准确高效的分拣。

（2）剥色问题。在纺织品生产中染色是最常见的过程，当纺织品失去使用价值变成“垃圾”时，要实现其回收再利用，将染料从织物上剥离就变得尤为重要，因此剥色也是制约废旧纺织品再利用的一个核心技术。目前主要采用的处理手法是通过添加某些化学药品来破坏染料的发色体，使其不显色，进而达到剥色的效果。

（3）分离问题。用于回收再利用的废旧纺织品其纤维组成成分并不是单一的，一般都是混纺产品，所以处理时，必须对其进行成分分离。目前主要的分离方法是萃取法与溶解法，但是这些方法因操作繁琐、纯度较低等原因也制约着废旧纺织品的回收再利用。本文仅对分拣问题进行详细阐述，并采用近红外技术来解决这一问题。

1.2 近红外技术的特点

近红外是一种介于红外光和可见光之间的波段为780 ～2 526 nm的电磁波，其兼具可见光光谱信息信号和红外光谱分析丰富的优点。近红外技术的工作原理是根据不同物质在近红外光谱谱段的信息，进而对其进行定性定量分析，不同物质其近红外光谱图不同。同时，近红外还具有以下特点：分析对象广泛，几乎能够应用到所有的含氢基团的相关样品的物理化学分析中；分析过程简单，无需前期处理，能够全面反映物质信息；能够光纤传输，因其波长短，不被玻璃和石英吸收，因而能制成玻璃或者石英光纤进行信号传输，实现在线分析；不破坏样品，绿色环保，近红外光谱分析只需要得到样品的近红外光信号，对样品只需简单的预处理甚至不需要预处理，不用破坏原样本，不影响样品的继续正常使用，生产过程也不会产生污染。综上可知，近红外技术是废旧纺织品实现快速、在线、准确、低碳分拣的最佳手段。endprint

2 近红外技术应用于废旧纺织品鉴别及成分预测上的可行性分析

目前，纤维鉴别的方法大致分为物理法和化学法两大类。其中化学法对样品有损伤，故不考虑用于废旧纺织品分拣工作。而常见的物理方法包括感官鉴别法、密度鉴别法、熔点鉴别法、色谱鉴别法、红外吸收光谱鉴别法、双折射鉴别法、荧光灯鉴别法、显微镜鉴别法等，其中感官法易受主观因素影响，其结果稳定性较差；密度法和熔点法不能准确鉴别每种纤维，只能给出纤维大类，不能准确到某种具体纤维，尤其是混纺类产品；色谱法和双折射法能测试的纤维种类有限；荧光灯法运用较少；显微镜法步骤繁琐；而近红外法依靠其与各种物质分子的基团及化学键一一对应的关系，来识别不同物质。同时，近红外技术因其独有的无需样本制作，快速、准确、稳定、光谱全、低耗能，分析过程不用添加任何化学品就可实现纺织品测试，因而成为纺织品鉴别及成分预测的焦点。近红外技术既可以用于纤维成分定性定量分析，也可以用于纺织品烘燥甚至保健产品的研发。

本文则将近红外技术应用于废旧纺织品的鉴别及成分预测。近红外光谱分析的本质依据是不同物质含有不同的化学基团，不同的化学基团具有不用的近红外图谱，可借助不同基团与不同图谱之间的一一对应关系来实现纤维种类的鉴别及成分预测。同时，废旧纺织品虽然经过使用，但是其纤维的化学结构及分子组成没有发生变化，与原纺织品的纤维成分及含量几乎没有差异，因而利用近红外技术对其进行鉴别及成分预测是可行的。

2.1 废旧棉类纺织品鉴别及成分预测上的应用

棉类纺织品占纺织品总消耗量的20%，每年产生的废旧产品量也很惊人，所以对废旧棉纺织品的回收再利用势在必行。对其再利用之前必须进行成分鉴别及预测，然后才能采取适当手段进行再利用。目前近红外技术在棉工业生产中应用广泛，例如，杨建忠等人发现棉纤维中的含糖量与近红外技术的吸光度之间相关性很高，即可以运用这种相关性关系来间接鉴别棉纤维；冯红年等人利用岛津UV3150型分光光度计，通过选择1 300 ～ 1 800 nm波段近红外漫反射光谱进行测试，建立了涤棉成分含量与最佳回归波长处对应光谱数值的多元回归方程，实现了对涤棉混纺面料成分的预测，因此该方法可用于对废旧棉类纺织品的鉴别及成分预测；郏东耀等人通过利用近红外技术实现了棉类产品中微量成分的预测，含偶氮染料的废旧纺织品目前还不能回收再利用，所以可以运用此方法进行废旧棉纺织品中染料的预测；于剑锋等人融合近红外技术与PCA方法，实现了彩棉与白棉的鉴别，所以可以运用此技术实现对废旧彩棉类和白棉类纺织品的鉴别，进而对经染色的白棉考虑剥色处理，而非废旧彩棉类纺织品。

2.2 废旧羊毛类纺织品鉴别及成分预测上的应用

羊毛纤维一直占据纺织品的高端市场，每年产生的废旧毛类纺织品也不少，且我国70%的毛纤维来自进口，所以回收再利用废旧毛类纺织品迫在眉睫。目前近红外技术主要运用在羊毛含量的测试中，例如，李晓薇等人利用近红外技术对人工制备的不同混合比例的混纺毛样品进行了测试，并建立了数学模型，其模型稳定性很好，适用于不同颜色的混纺毛类纺织品的测试，由于纺织品印染采用的染料在可见光范围内差异显著，在近红外范围差异很小，所以基本不会对此模型产生影响；Church等人利用近红外技术及PCA法实现了纯纺与混纺产品的图谱区分，而且实现了在线快速识别；Hammersley等人和Fleet等人利用近红外技术分别实现了对羊毛中的残脂率、水分含量的预测和对染色毛、有髓毛的检测，实现了毛类纺织品品质的鉴别，所以可以通过此方法来完成废旧毛类纺织品成分鉴别及预测，进而对其进行剥色及回收再利用。

2.3 废旧丝类纺织品鉴别及成分预测上的应用

随着人们对舒适性要求的提高及收入水平的提高，每年人们购买的丝类纺织品也在逐年攀升，淘汰的丝织品也随之增加，对其进行快速分拣不容忽视。陈斌等人运用NIR技术实现了对真丝类纺织品真丝含量的快速检测。研究发现近红外技术能实现对纺织品真丝含量的快速检测，因而可以用于废旧丝类纺织品的鉴别、成分预测以及快速在线分拣。

2.4 废旧合成纤维类纺织品鉴别及成分预测上的应用

每年合成纤维的消费量约占纺织品纤维总消费量的70%，因而每年伴随的合成纤维类废旧纺织品的数量惊人，而合成纤维不同于天然纤维，其不能生物降解，如果焚烧将会产生大量有毒气体，污染大气，如进行掩埋将会使土壤板结甚至破坏地下水质，所以必须采用合适的方法对其进行回收再利用。

目前，国外在这方面的研究起步较早，已掌握了大量的技术知识，并建成了先进的生产流水线，甚至形成了产业链，例如日本帝人公司。国内这方面的研究起步较晚还处于初期阶段，目前只是对其进行简单的、较低级的回收再利用。虽然合成纤维都属于高分子聚合物，但是不同品种的聚合物，其分子链结构及官能团不同，而且不同种类其回收再利用方式也不同。目前，近红外技术在合成纤维领域应用较为成熟，可以用于纤维成分定性定量分析及各种助剂、添加剂成分及含量的分析等。例如赵国栋等人将近红外技术运用到合成纤维的工业生产中，发现近红外技术在合成纤维原料制备、添加剂组成、产品性能及纤维鉴别、助剂检测等多方面的应用完全可行，同时指出NIR技术在化纤产品质量的提高及生产成本的降低方面也具有重要作用。所以，完全可以运用近红外技术来鉴别合成纤维废旧纺织品的成分，再有针对性的对其进行再利用。

2.5 废旧皮革类纺织品鉴别及成分预测上的应用

皮革一直是时尚界不可或缺的一种天然资源，也是时尚达人衣橱中不可缺少的奢饰品，所以对其合理的回收再利用不仅可以降低成本，还是让皮革类纺织品走进大众生活的一个有效途径。脂肪检测在制革业中是一个关键环节，目前的标准分析法需要耗费 5 h的检测时间。Cantero等人进行了关于近红外技术运用到羊皮制品的脱脂过程的研究，对来自不同产地的12种羊皮产品进行了分析研究，羊毛处理过程经历了脱酸、脱毛、干燥、脱脂、洗涤等12个步骤，在脱脂工序和磨成粉前后分别用标准测定法和和近红外仪器对样品进行检测，近红外数据的分析采用PLS法，相对标准误差约为10%，各种样品集的相关系数约为95%。因此可以利用近红外技术实现对不同产地、不同品种的废旧皮革类产品的有效分拣，方便后期的再利用。endprint

3 近红外技术应用存在的问题及展望

利用近红外技术进行废旧纺织品鉴别及成分预测，虽具有分析成本低、分析效率高、可在线分析、可重复性等优点，但其也存在以下一些问题。

（1）设备较昂贵，一台仪器一般都在60万元左右。

（2）需要建立谱图库甚至是多级图谱库。利用近红外技术只能完成不同类纤维间鉴别，无法实现同类纤维中不同规格或不同品种的纤维的鉴别，如锦纶6与锦纶66的鉴别。要想实现同类纤维不同规格或者不同品种的纤维的鉴别，必须建立子谱图库，只有运用递推式的子谱图库或者神经网络才能实现结构相似纤维种类的快速准确及无损伤鉴别。

（3）可靠性受多个因素制约。NIR技术是一种间接测试技术，其工作过程包括建立一个用于各类纤维鉴别的谱图库和再利用距离法与相关系数法对其测试结果进行预处理，进而完成对各类纤维的鉴别，所以其结果的可靠性取决于样品的筛选、仪器的信噪比及传统测试方法的准确性以及模型建立的合理性。一旦建立了正确的模型（或标准曲线），近红外技术就可能实现快速、精确、无破坏的检测，且能在各种工业环境条件下达到在线监控的作用。

（4）现有的近红外模型及数据库较少。由于近红外光谱数据库及模型的建立是一个不断进行模型完善及数据积累的过程，且一般涉及到知识产权问题，所以目前公开报道的图谱库很少。

针对以上问题，可采取以下措施：积极与科研单位或者高校合作，深入研究此项技术的核心知识；选择有代表性的校正集样本，建立稳定可靠地模型及数据谱图库；采用合适的分析方法进行近红外技术分析，得到准确的信息；对原始光谱图进行预处理，并进行图谱鉴别及定性定量分析；注意数据库信息的不断充实与更新，以提高测试的准确性。最终实现近红外技术与废旧纺织品分拣的良好嫁接，为今后废旧纺织品回收再利用提供良好的前期环境。

4 结论

废旧纺织品回收再利用是一个充满生机的朝阳产业，更是一个符合国家“十二五”发展规划的热点产业。但是在其利用过程中存在的诸多技术难点有还待克服，分拣问题就是一个不可忽视的技术瓶颈。目前较传统的分拣方式为人工分拣，其稳定性差，易受工作人员自身条件及经验的影响，而且也存在健康威胁，所以近红外技术就成了实现迅速准确对废旧纺织品鉴别及成分预测的有效途径。这主要是因为近红外技术一直是纺织品纤维种类定性定量分析的重要技术手段，而废旧纺织品与原纺织品的纤维种类、大分子结构以及官能团是一样的，所以近红外技术也适用于废旧纺织品的鉴别及成分预测，进而实现对废旧纺织品的分拣工作。但是目前近红外技术在这方面的应用较少，今后应积极推广这一技术手段在废旧纺织品分拣回收再利用行业中的应用，进而实现快速、高效、低碳的分拣工作。

参考文献

[1] 赵国栋.近红外光谱技术及其在合成纤维工业中的应用[J].合成纤维工业，2005，28（3）：43-46.

[2] 邹专勇，郭玉凤，郑少明，等.红外技术在纺织工业中的应用与思考[J].上海纺织科技，2010，38（11）：1-3.

[3] 徐卫林.红外技术与纺织材料[M].北京：化学工业出版社，2005.

[4] 周莹，徐惠荣，应义斌.近红外技术在自然纺织纤维品种鉴别及成分预测上的应用[J].光谱学与光谱分析，2008，28（12）：2804-2807.

[5] 杨建忠，姚穆，蒋素婵.近红外法测定棉纤维还原糖的探讨[J].西北纺织工学院学报，2001，15（2）：194.

[6] 冯红年，甘彬，金尚忠.棉涤混合纺织面料含量的近红外光谱检测[J].激光与红外，2005，35（10）：768.

[7] 郏东耀，丁天怀.纤维红外吸收特性及其在皮棉杂质检测中的应用[J].农业工程学报，2004，20（3）：104.

[8] 李晓薇，赵环环，赵龙莲.用近红外光谱定量分析混纺毛织品中羊毛的质量分数[J].东华大学学报（自然科学版），2000，26（3）：72.

[9] Church J S，ONeill J A.The detection of polymeric contaminants in loose scoured wool[J].Vibrational Spectroscopy，1999（19）：285.

[10] 赵国梁，杨春晓.阳离子染料可染聚酯抗凝血性能研究[J].合成纤维工业，2006（1）：42.

[11] Fleet M R，Li L，Ru Y.Assessment of contamination of wool by dark and medullated fibres using near infrared spectroscopy[J].Australian Journal of Experimental Agriculture，2006，46（5）：605.

[12] 于剑锋，张健，赵栋，等.天然彩色棉纤维紫外-可见漫反射光谱特性初探[J].现代纺织技术，2013（5）：17-20.

[13] 陈斌，王小天，倪凯.相关分析法在NIR快速检测纺织原料真丝含量中的应用[J].光谱仪器与分析，2006（1）：52-57.endprint