DSC-Analyse von Rezyklaten: Smarte Algorithmen zur präziseren Bestimmung der Zusammensetzung

Dr. Rebekka Taubmann, NETZSCH-Gerätebau GmbH

Die genaue Zusammensetzung von Kunststoffrezyklaten ist oft unbekannt, da sie aus unterschiedlichen Polymermischungen bestehen. Dies erschwert ihre gezielte Nutzung in hochwertigen Anwendungen. Eine detaillierte Charakterisierung ist daher entscheidend, um thermische, mechanische und verarbeitungstechnische Eigenschaften präzise einzustellen.

Die Differential Scanning Calorimetry (DSC) ist eine bewährte Methode zur Analyse von Glasübergängen, Schmelzpunkten und Kristallisationsverhalten. Doch aufgrund überlappender thermischer Signaturen verschiedener Polymere und der Einflüsse von Additiven, Alterung und Kontaminationen sind herkömmliche Auswertungsmethoden oft nicht präzise genug.

In diesem Vortrag wird eine smarte Auswertungsmethode der DSC-Daten vorgestellt, die moderne Algorithmen und Künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um charakteristische thermische Eigenschaften automatisiert zu erkennen. Dadurch lassen sich Polymermischungen präziser identifizieren und quantifizieren, selbst wenn thermische Signaturen überlappen. Diese innovative Methodik ermöglicht eine gezieltere Nutzung von Rezyklaten, verbessert die Materialqualität und unterstützt eine effizientere Kreislaufwirtschaft.

Ključne ugotovitve:

- Vključujejo: Präzisere Bestimmung unbekannter Polymermischungen durch intelligente Datenauswertung.

- Überlappende Signale auflösen: Smarte Algorithmen ermöglichen eine bessere Differenzierung.

- KI-gestützte Interpretation verbessert die Nutzung von Rezyklaten in hochwertigen Anwendungen.