技术类型 | 原理与优势 | 适用场景 | 分选精度 | 能耗(kWh/吨) |
---|---|---|---|---|
近红外(NIR) | 光谱反射识别材质 | PET/PVC瓶片、食品级塑料 | ≥95% | 0.8–1.5 |
涡电流分选 | 电磁感应分离金属与非金属 | 铝塑复合材料 | ≥90% | 0.5–1.2 |
X射线分选 | 密度与原子序数双重检测 | 多层复合塑料、汽车塑料 | ≥98% | 1.2–2.0 |
应用场景 | 分选挑战 | 推荐设备配置 | 分选效率 |
---|---|---|---|
电子废弃物 | 金属-塑料混合污染 | 涡电流分选+AI视觉识别 | ≥95% |
汽车塑料回收 | ABS/PC合金与橡胶黏连 | X射线分选+机械破碎线 | ≥90% |
农膜再生 | 泥沙污染与多层复合材质 | 高压水洗+NIR分选 | ≥85% |
需求场景 | 技术组合误区 | 优化方案 |
---|---|---|
高湿度物料 | 直接使用光学分选 | 预干燥+防雾镜头 |
混合金属污染 | 单一涡电流分选 | 多级分选(磁选+涡电流) |
小规模产线 | 采购超规格设备 | 模块化分选线(可扩展) |
区域 | 政策要求 | 设备合规方案 |
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欧盟 | 2025年塑料分选纯度≥95% | 强制NIR/X射线分选 |
中国 | “无废城市”试点 | 政府补贴AI分选设备采购 |
北美 | 碳关税(CBAM) | 能效等级需达ERP Tier 3 |
成本类型 | 机械分选占比 | 智能分选占比 | 优化策略 |
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设备采购 | 60% | 40% | 融资租赁降低初期投入 |
能耗 | 20% | 15% | 变频电机+余热回收 |
维护 | 15% | 10% | 预测性维护系统(IoT) |
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