AI视觉系统助力食品级PP回收，Closed Loop Partners 发布研究报告
主编评论
事实证明，Greyparrot Analyzer 等 AI 系统在以前无法获得的规模上提供有效的材料表征数据方面是可靠的。这表明人工智能有可能通过提高物料流的智能和数据粒度来为 MRF 带来价值。
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该研究由 Closed Loop 基金会和 Closed Loop Partners 的循环经济中心领导，与伦敦科技公司 Greyparrot 以及四家美国 MRF 合作，包括：
Balcones Recycling：位于德克萨斯州奥斯汀的循环服务公司。
Cougles Recycling：位于宾夕法尼亚州汉堡。
Rumpke Waste & Recycling：位于俄亥俄州辛辛那提。
Eureka Recycling：位于明尼苏达州明尼阿波利斯，是 Closed Loop Partners 的投资组合公司。
这些 MRF 位于美国地理上分散的地点，代表不同的社区。它们为接受和收集 PP 的社区提供服务，使用光学分选技术来积极识别和分选 PP，并拥有允许安装和运行分析仪所需的基本基础设施。所有四个 MRF 都有一个光学分选机，在下一台光学分选机对 PP 进行正向分拣之前，对 PET（聚对苯二甲酸乙二醇酯）进行正面分拣。
研究资助与技术选择
据 Closed Loop Partners 称，这项研究在 NextGen 联盟和 Closed Loop 基金会的资助下得以实现，使用人工智能（AI）驱动的视觉系统来表征 PP 回收流，填补了有关食品级 PP 可用性的数据空白，这可以创造将这种材料返回到食品服务包装供应链的新机会。该公司总部位于纽约市。
项目团队通过竞争流程选择了 Greyparrot 的 AI 分类技术，该技术需满足以下标准：
能够在 MRF 环境中表征可回收物。
提供商必须根据需要执行特定于站点的校准，以达到可接受的精度。
已证明能够在其现有的材料分类技术中添加新材料，以包括可能为食品级材料的不同颜色、格式和指示。
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Closed Loop Partners 表示，由于政策转变（包括回收成分要求和生产者责任延伸）以及品牌承诺在其包装中加入更多回收材料，对回收食品级 PP 的需求正在增长。尽管市场需求增加，但该公司表示，由于没有简单的方法来跟踪、区分和分离食品级和非食品级 PP，因此无法获得有关回收系统中食品级 PP 可用数量的数据。
增加 PP 回收的努力
Closed Loop Partners 指出，增加 PP 回收的努力始于本世纪初，当时成立了聚丙烯回收联盟，这是 The Recycling Partnership 发起的一项合作，旨在提供资金以加强消费者教育、PP 的捕获和分类。此外，Closed Loop Partners 推出了闭环循环塑料战略，该战略投资于促进美国和加拿大 PP 和聚乙烯收集和回收的解决方案。NextGen 联盟也在努力提高 PP 杯的回收率，该联盟是一个促进食品服务包装循环性的行业合作，由 Closed Loop Partners 的循环经济中心管理。
根据该报告，“虽然这些类型的举措产生了影响，但仍需要继续支持 PP 的回收，目标是从美国单户家庭每年生产的大约 22 磅 PP 中捕获更多。”
该研究和结果报告《包里有什么？利用人工智能解锁前所未有的回收数据并确定回收食品级聚丙烯的机会》揭示了 PP 回收流的内容，包括食品级和非食品级物品的数量，以及颜色、格式和其他关键识别特征。在研究过程中，对近 4500 万个单独的 PP 和非 PP 对象进行了表征，揭示了流中 PP 包装的细节：
透明白色食品级 PP 丰富：平均而言，研究中捕获的 PP 中超过 75% 是白色或透明的，其中大部分也被推测为食品级。此外，超过 30% 的透明 PP 包装是饮料杯。
AI 支持的技术可以可靠地大规模精细地量化和分类可回收物：事实证明，Greyparrot Analyzer 等 AI 系统在以前无法获得的规模上提供有效的材料表征数据方面是可靠的。这表明人工智能有可能通过提高物料流的智能和数据粒度来为 MRF 带来价值。
AI 可以帮助衡量和跟踪设施和设备的性能：MRF 的光学分拣技术升级对改进物料分拣产生了显著影响。AI 技术能够跟踪并提供关键分析的这一进展，表明 AI 有可能为 MRF 运营商提供增强的性能评估数据。
关键案例分析
根据该报告，“现代光学分拣技术为可回收物提供了显著提高的分离性能。在这项研究中，一台 MRF 取代了一台已达到使用寿命的光学分选机。AI 分类系统有效地量化了安装新光学分选机后 PP 纯度性能提高了 13 个百分点。”
“捕获的数据表明，如果由可以提高回收系统透明度并增加高质量材料回收的技术提供支持，回收和循环材料管理的未来是可能的，”Closed Loop Partners 循环经济中心管理合伙人兼负责人 Kate Daly 说，“随着我们继续与许多世界上最大的零售商和食品服务品牌合作，我们期待发现更多机会，将有价值的食品级材料重新纳入餐饮服务包装供应链——这是朝着回收成分目标和包装循环性迈出的关键一步。”
“这项工作提供了有关 AI 技术的性能及其在 MRF 中的能力的重要数据和透明度，”Greyparrot 首席运营官 Gaspard Duthilleul 说，“我们很自豪能够提供有关 PP 流中食品级物体的存在和数量的关键数据。在短短三个月内，Greyparrot 分析仪对超过 4500 万种 PP 和非 PP 材料进行了表征，这一过程如果手动进行，可能需要近四年时间，而手动表征 1000 磅材料可能需要一整天。这种规模为回收设施的数据收集提供了新的机会，为提高有价值材料的回收率奠定了基础。”
Closed Loop Partners 表示，虽然表征研究的重点是在 PP 回收价值链的一个节点发现更好的数据，但结果表明，强大的回收数据可以增加回收机会，并在回收系统上下游创造新价值，并为其他研究奠定基础，这些研究可以在下游产生新的、有价值的回收机会。其他研究可以侧重于如何进一步利用来自 AI 技术的大规模、精细数据，这些数据战略性地部署在 MRF、塑料回收商和循环供应链中其他地方的各个环节。这可以促进确定不同的通信和教育协议对捕获材料的数量和特性的影响，并为新的作实践提供信息，从而在回收系统中产生更好的财务结果。
展望未来，Closed Loop Partners 的循环经济中心表示，将继续寻找机会，利用新数据和创新，与回收行业以及全球零售和食品服务品牌一起推进材料回收。
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信息来源：recyclingtoday
本篇文章来源于微信公众号:废塑料新观察
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