废旧塑料鉴别与回收技术的研究进展

2022-12-14黄河邹伟王荣吉

现代塑料加工应用 2022年2期

黄河邹伟王荣吉

(1.湖南财经工业职业技术学院汽车工程系，湖南衡阳，421002；2. 中南林业科技大学机电工程学院，湖南长沙，410004)

随着塑料工业的快速发展，越来越多的塑料制品走进人们的生活[1]，仅中国汽车制造行业的塑料年消耗量就高达上百万吨[2]。因此，如何妥善处理废旧塑料成为当下亟需解决的问题。传统的塑料处理方式主要有填埋、集中焚烧等，但是填埋会污染土壤及地下水质，焚烧会产生有毒气体，造成空气污染[3]。废旧塑料的回收利用符合环境友好型和经济节约型社会发展的需要。下面综述了目前废旧塑料鉴别、回收领域方面取得的成果，并指出了未来废旧塑料鉴别回收领域的重点研究方向。

1 废旧塑料的鉴别技术

废旧塑料的鉴别技术主要分为传统鉴别法和现代鉴别法[4]。传统鉴别法主要有外观鉴别法、密度鉴别法、溶解鉴别法、燃烧鉴别法，但鉴别精度不高，目前已无法满足废旧塑料的鉴别要求。现代鉴别法主要有电选鉴别法和数种光谱鉴别法。

1.1 传统鉴别法

传统鉴别法主要是根据塑料的颜色、透明度、光泽等外观特征对塑料进行鉴别，识别度不高，要求鉴别人员经验丰富。

1.1.1 常用塑料的外观特征及用途

丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS)，呈半透明状，颜色为无色，光泽度高，硬度较硬，柔韧性差，主要用于机械零部件和通讯设备等；聚酰胺(PA)，呈半透明状，颜色为无色，光泽度低，硬度较软，柔韧性较好，主要用于开关类电器产品、输血管医疗器械、接线柱汽车配件等；聚碳酸酯(PC)，呈透明状，颜色为无色，光泽高，硬度较硬，柔韧性好，主要用于安全帽、家电外壳、齿轮等地方；聚乙烯(PE)，呈半透明状，颜色为白色，光泽度低，硬度与密度的大小有关，柔韧性较好，主要用于薄膜、包装袋、杯碗等地方；聚对苯二甲酸乙二脂醇(PET)，呈透明状，颜色分为乳白色和浅黄色，光泽度高，硬度较硬，柔韧性较好，用于矿泉水瓶等地方；有机玻璃(PMMA)，呈透明状，颜色为无色，光泽度高，硬度较硬，柔韧性差，主要用于仪表盘、医用容器、灯光散射器等地方；聚甲醛(POM)，呈不透明状，颜色为淡黄色和白色，光泽度较高，硬度较硬，柔韧性差，主要用于机械零件、滑轮、壳体等地方；聚丙烯(PP)，呈半透明状，颜色为白色，光泽度低，硬度较硬，柔韧性好，主要用于仪表盘、编织袋、微波炉餐盒、盘碗等地方；聚苯乙烯(PS)，呈透明状，颜色为无色，光泽度高，硬度较硬，柔韧性差，主要用于仪表壳、电器零件、快餐盒等地方；聚氯乙烯(PVC)，呈透明状，颜色为微黄色，光泽度高，硬度与密度有关，柔韧性好，主要用于雨衣、建材、塑料模、塑料盒等地方。

1.1.2 密度鉴别法常用溶液

密度鉴别法常用的溶液有水、饱和食盐水、酒精溶液、氯化钙溶液等。用水鉴别的塑料有PE，PP。饱和食盐水可用于鉴别PE，PP，PA。体积分数58.4%的酒精溶液可用于鉴别PP。体积分数55.4%的酒精溶液可用于鉴别PP，HDPE(高密度聚乙烯)。氯化钙溶液可用于鉴别PP，PE，PA，PC，PMMA。

1.2 现代鉴别法

1.2.1 电选分离法

根据不同种类塑料摩擦后所带电荷不同，受到两极带正电荷和负电荷的吸引而分离开。PVC塑料总是带负电荷，易于从多种混合塑料中分离出来。黎士煜[5]通过高压摩擦静电分选试验对汽车上的常见塑料PP、PA、丙烯腈-丁二烯塑料(AB)、PU、PVC、PE等6种塑料进行分选，其中，PVC分选效果最好，PP和PE分选效果最差。摩擦静电分选法适用于分选含有PVC的混合物，对其他多种塑料的混合物的分选效果不太理想。另外，电选分选废旧塑料对塑料干燥程度和试验温度的要求严格，操作成本高。

1.2.2 X射线荧光(X-ray)光谱法

X-ray光谱与其他光谱结合使用可鉴别废旧塑料。马枭等[6]采用X-ray光谱法和红外光谱对33种不同来源的塑料打包带进行区分，效果好。朱晓晗等[7]采用X-ray光谱结合拉曼光谱(Raman)法对27个一次性塑料鞋套进行了分选，利用系统聚类法与K-Means聚类法对数据进行分析，区分结果较好。姜红等[8]采用聚类分析法结合X-ray光谱技术分选47个不同药品品牌的铝塑包装片，该方法操作简单，结果可靠。黄世杰等[9]运用X-ray光谱法对8种涂有不同金属层的废塑料进行了区分，与电感耦合等离子体-原子发射光谱的测试结果一致，表明X-ray光谱可用于区分涂有不同金属层的废旧塑料。

1.2.3 Raman识别法

Raman检测是向检测物体发射一束激光，采集并分析检测物体表面反射回来的光谱信号，判别检测物。董鹍等[10]对食品包装用塑料材料进行Raman检测，通过与数据库的标准Raman比对，鉴别食品塑料包装材料，识别度高达95%。卢迪[11]采用拉曼光谱仪采集了9种常见塑料的光谱信息，通过建立BP神经网络识别模型、支持向量机识别模型、Fisher判别法对塑料进行鉴别，3种方法的识别度均高于90%。姜红等[12]利用差分Raman识别法对53个不同厂家生产的食品塑料包装盒进行鉴别，对差分Raman数据进行凝聚性系统聚类分析，结合皮尔逊相关系数进行检验，能较好地鉴别食品塑料包装盒。该识别法存在仪器设备昂贵、反应速度慢、鉴别时间长等缺点。

1.2.4 激光诱导击穿光谱(LIBS)识别法

LIBS识别法是将一束强激光束聚焦到检测塑料表层，形成等离子体，通过对等离子体发出的光谱进行分析来检测塑料[13]。LIBS技术结合人工算法识别废旧塑料的效果非常好。刘可等[14]基于偏最小二乘分析方法建立预测模型对11种塑料进行分选试验，该方法对塑料的识别度为99.80%。刘凯等[15]结合化学计算方法对4种塑料样品进行了鉴选，该方法用于废旧塑料快速建模的有效性较好。王茜蒨等[16]结合误差反向传播(BP)神经网络法对7种常见塑料进行分类鉴别，识别度97.50%。宋海声等[17]结合遗传算法优化BP神经网络法对9种常见塑料进行分类鉴别，识别度99.72%。王翔等[18]结合BP神经网络法对8种塑料进行分类鉴别，识别度99.00%。

1.2.5 近红外光谱(NIR)识别法

NIR结合人工智能算法成为鉴别废旧塑料的主流研究方向。薛莲莲[19]结合BP神经网络法、支持向量机法、偏最小二乘辨别分析法对7种塑料进行分类鉴别，其中,遗传算法优化BP神经网络法的识别度96.36%，支持向量机法的识别度95.15%，偏最小二乘辨别分析法的识别度82.42%。韩清新[20]结合主成分分析法对废旧家电产品塑料片进行分类鉴别，识别度91.00%。田静等[21]基于NIR识别法对食品包装材料中的聚乙烯、聚丙烯进行鉴别，结合SIM-CA法(类模型法)、贝叶斯判别法、K-近邻法建立预测模型，该方法检测迅速、结果准确。王鹏[22]结合距离判别分析法对10种常见废旧塑料进行鉴别,结果准确可靠。刘红莎[23]结合Fisher判别法对6种难分离的废弃塑料进行了准确鉴别。王娜[24]结合Fisher判别法、BP神经网络法、PNN神经网络法建立了6种混合塑料的预测模型，其中，Fisher判别法识别度89.50%， BP神经网络法识别度73.33%，PNN神经网络法识别度97.67%。

2 废旧塑料的回收技术

2.1 熔融再生技术

根据回收废旧塑料来源的不同，熔融再生技术可分为直接熔融再生技术和复合熔融再生技术。其中，直接熔融再生技术针对生产过程中产生的废弃塑料边角料，进行熔融造粒；复合熔融再生技术针对废旧混合塑料，通过加入添加剂，对废旧塑进行熔融造粒处理[25]。熔融再生技术工艺对废旧塑料的要求比较高，要求废旧塑料要分离、清洗干净，且品种和颜色均要单一化，不得混有杂质或异物。

2.2 热裂解和气化技术

热裂解技术是将塑料在无氧条件下高温(高于750 ℃)裂解,裂解产物为燃油或化工原料[26]。气化技术是将废旧塑料在高温下(高于1 500 ℃)裂解成一氧化碳、二氧化碳、氢气等，可用于合成甲醇、尿素等[27-28]。通过裂解，将废旧塑料制为化工原料和燃料，是资源回收和避免二次污染的重要途径，但是目前尚存在许多待解决的问题。如废塑料导热性差，塑料受热产生高黏度融化物，不利于输送；废旧塑料中含有PVC，会产生氯化氢(HCl)，腐蚀设备，并使催化剂活性降低；生产中产生的油渣目前还没有较好的处理办法。

2.3 化学分解法

废旧塑料与化学物质发生化学反应，塑料分子链断裂生成单体，可用作化工原料。分解方式包括水解、醇解、糖酵解、胺解等。PET塑料通过水解、醇解、糖酵解、胺解生成对苯二甲酸、对苯二甲酸二甲酯、对苯二甲酸双羟乙脂和乙二醇[29-33]。但化学分解法不适用于混杂型废旧塑料，原因有二：1)所用试剂均有严格的选择性；2)对废旧塑料预处理的清洁度和品种均匀性皆有较高的要求。因此，化学分解法更适用于较单一品种的无污染型废旧塑料。化学分解法对多种塑料都是可行的，但目前主要是处理聚氨酯、热塑性聚酯、聚酰胺类等极性类废旧塑料。