塑料分选的核心是通过识别不同塑料的物理或化学特性差异来实现分离。现代分选技术主要基于以下三大类原理:
光学特性差异(占市场75%份额)
物理特性差异
智能识别技术
分子振动特征:不同塑料的C-H、N-H等化学键在近红外区(900-1700nm)有独特吸收峰
检测过程:
部件 | 技术指标 | 寿命 |
---|---|---|
光学传感器 | 检测速度>200次/秒 | 30000小时 |
气动喷射阀 | 响应时间<5ms | 500万次 |
数据处理系统 | 识别延迟<0.1秒 | - |
工作流程:
原料输送 → 光谱扫描 → 数据处理 → 气流分选 → 成品收集
基本原理:不同元素对X射线的吸收系数不同
设备参数:
电荷差异:
关键参数:
参数 | 标准值 |
---|---|
电极电压 | 20-50kV |
分选效率 | 85-92% |
湿度要求 | <30%RH |
传感器类型 | 检测指标 | 适用场景 |
---|---|---|
高光谱相机 | 400-2500nm | 薄膜分选 |
3D轮廓仪 | 0.1mm精度 | 厚度分选 |
激光测距 | 1mm分辨率 | 物料定位 |
技术类型 | 识别精度 | 处理能力 | 能耗 |
---|---|---|---|
近红外 | 95-98% | 3-5t/h | 15-20kW |
X射线 | 98-99% | 2-3t/h | 25-30kW |
AI视觉 | 97-99% | 4-6t/h | 10-15kW |
塑料分选技术正向多技术融合方向发展:
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