smartFoodTechnologyOWL - TH OWL
smartFoodTechnologyOWL - futurefoodfactory

EP4b: PETauthent - Authentifizierung von PET Recyclat für Lebensmittelverpackungen mit Hilfe datenintensiver Sensoren und Methoden des Maschinellen Lernens

Abgeschlossene Projekte

Im Forschungsprojekt PETauthent soll der Gehalt an Recyclat und die Qualität von Granulat und Preforms als Teil der Herstellung von Getränkeflaschen aus Polyethylenterephthalat (PET) mittels nasschemischer, spektroskopischer, thermischer und weiterer analytischer Methoden untersucht werden. Durch den Einsatz von Machine Learning (ML) bzw. KI-Algorithmen sollen Modelle erstellt werden, welche eine Bestimmung der Qualität auf Basis verschiedener Analysemethoden ermöglichen. Ziel ist die Entwicklung einer möglichst einfachen, ausreichend sicheren und preisgünstigen Methode, mit der eine Unterscheidung von Recyclat und Neuware möglich ist bzw. der Anteil an Recyclat bestimmt werden kann.

PET-Flaschen sind wichtig für den Transport, Lagerung und Handhabbarkeit von Getränken. Sie sind stabil, haben gute Barriereeigenschaften und können durch das Pfandsystem sortenrein gesammelt und recycelt werden. Laut Gesetzgeber soll der Recyclat-Anteil von PET-Getränkeflaschen im Jahr 2025 bei mindestens 25 % liegen. Das ist nicht zuletzt ein wirtschaftlicher Aspekt, weil derzeit die Preise für Recyclate höher liegen, als die von neuem Material.

Im Vorgängerprojekt „Recyclate Transparency“ wurde der Einsatz von Nahinfrarotspektroskopie (NIR-Spektroskopie) zur Unterscheidung von Neuware und Recyclat sowie zur Quantifizierung des Recyclatgehalts in PET-Granulaten untersucht. Diese Methode kann einfach, schnell und auch inline-fähig eingesetzt werden. Um einen Qualitätsnachweis auch unbekannter Proben zu erbringen, ist diese Methode jedoch nicht ausreichend untersucht. In „PETauthent“ soll die Einsatzfähigkeit der NIR-Spektroskopie weiter untersucht und die Ergebnisse zusätzlich mit weiteren analytischen Methoden kombiniert werden.

Es sollen nasschemische, spektroskopische und thermische Methoden (z.B. elektronische Nase, DSC, UV-Vis-NIR) genutzt werden, um mittels Datenfusion und ML-Algorithmen eine einfach anwendbare und robuste Methode der Qualitätserfassung von PET-Recyclaten zu erhalten. Damit soll es möglich sein, sowohl den Gehalt an Recyclat als auch die Qualität von Granulat, Preforms und Flaschen zu bestimmen. Gemeinsam mit dem Vorläuferprojekt „Recyclate Transparency“ soll „PETauthent“ zu mehr Transparenz bei Unternehmen wie bei Verbraucherinnen und Verbrauchern bezüglich der Verwendung von Recyclaten in Verpackungen beitragen, so dass die geforderten höheren Recyclatquoten sicher realisiert werden können. Ein Poster zum Projekt können Sie hier sehen.

Projektleitende:  Prof. Jan Schneider, Prof.'in Miriam Pein-Hackelbusch

Projektpartner:

Right panel

Clicking outside this panel wont close it because clickClose = false