Sensorgestützte VIS-Sortierung zur Charakterisierung und Glasentfernung von Müllverbrennungs-Bettaschen

Abstract

Das Recycling von Verpackungsglas stellt eine wichtige Maßnahme dar, um im Sinne der Kreislaufwirtschaft Ressourcen und die Umwelt zu schonen. Jedoch werden nicht alle Verpackungsgläser der Altglassammlung übergeben. Ein Teil wird über den Restmüll entsorgt. Wird dieser Restmüll in einer Müllverbrennungsanlage mit Wirbelschichtfeuerung verbrannt, so besteht unter gewissen Umständen die Möglichkeit, Glas aus groben Bestandteilen sensorbasiert rückzugewinnen und dadurch gleichzeitig eine mineralische Restfraktion zu erzeugen, die als Baustoff im Straßenbau oder Beton eingesetzt werden kann. Der vorliegende Beitrag präsentiert die Ergebnisse eines sensorbasierten Sortierversuchs mit Bettaschen aus der Müllverbrennung. Dafür wurden Proben der Bettaschen genommen, geteilt, gesiebt, gewaschen charakterisiert und anschließend im Technikum der Firma Binder+CO AG in drei sensorbasierten Sortierdurchgängen von Glas befreit. Das Ergebnis zeigt einen besonders hohen Glasanteil in der Partikelgrößenfraktionen 4–8 und 8–16 mm. Bei diesen konnten auch beträchtliche Mengen an Glas im ersten sensorbasierten Sortierdurchgang entfernt werden. Die dabei entstandene Glasfraktion hatte einen Nicht-Glasanteil von 2–3 Massenprozent, was einem Wert vergleichbar mit jenem der Altglassammlung entspricht. Die mineralischen Restfraktionen wurden in einem zweiten und dritten Sortierdurchgang weiter von Glas befreit. Nach drei Durchgängen besaß die Partikelgrößenfraktion 8–16 mm etwa nur mehr 7 Massenprozent an Glas, von ursprünglich 75 Massenprozent in der äquivalenten Partikelgrößenfraktion der Bettasche. Der Versuch zeigte, dass durch sensorbasierte Glassortierung nicht nur Glas mit hoher Reinheit und eine mineralische Fraktion mit geringerem Glasanteil gewonnen werden konnte, sondern auch, dass mit der sensorbasierten Sortierung eine Charakterisierung durchgeführt werden kann, die zwar etwas ungenauer, aber bedeutend schneller als die Charakterisierung durch manuelle Sortierung ist.

Recycling of packaging glass is an important measure to conserve resources and the environment as foreseen by the circular economy package of the EU. However, not all packaging glasses are handed over to separate waste glass collection. Some is disposed of to mixed municipal solid waste. If this mixed municipal solid waste is treated in a fluidized bed waste incineration plant, it is possible to recover glass from coarse particles by sensor-based sorting. At the same time the residual mineral fraction can be used as a building material in road construction or as aggregate in concrete. This article presents the results of a sensor-based sorting experiment with bottom ashes from fluidized bed waste incineration. For this purpose, samples of the bottom ash were collected, split, sieved, washed, characterized and then freed of glass by sensor-based sorting in the pilot scale laboratory of Binder+CO AG. The result shows a particularly high proportion of glass in the particle size fractions 4–8 and 8–16 mm. From these fractions, it was also possible to remove considerable amounts of glass in the first sensor-based sorting step. The resulting glass fraction had a non-glass content of 2–3 weight percent, which corresponds to a value comparable to that of the separate waste glass collection. The remaining mineral fractions were further freed of glass in a second and third sorting step. After three sorting steps, the particle size fraction 8–16 mm only had around 7 weight percent of glass, compared to the original 75 weight percent in the equivalent particle size fraction of the bottom ash. The experiment showed that sensor-based glass sorting not only produced glass of high purity and a mineral fraction of low glass content if compared to untreated bottom ash, but also that sensor-based sorting can be used to carry out a bottom ash characterization. Even though it is not as precise as manual sorting and characterization, it is significantly faster than this traditional characterization method.