NEW-MINE - EU Training Network for Resource Recovery Through Enhanced Landfill Mining - Univ.-Prof. DI Dr. mont. Roland Pomberger
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NEW-MINE – EU Training Network
for Resource Recovery Through
Enhanced Landfill Mining
Univ.-Prof. DI Dr. mont. Roland Pomberger
Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft
Inhalt 1. Vorbemerkungen und Ausgangslage 2. Das EU-MSCA Programm und EURELCO 3. Das Projekt NEW-MINE 4. Forschungsschwerpunkte 5. Unsere Aktivitäten 6. Eine kritischer Blick
1. Vorbemerkungen Ich bin nicht naiv ! Eine Deponie ist eine Deponie und hat daher besonders hohe ENTROPIE Nur wegen „Rohstoffen“ wird kein LFM gemacht werden. Haben diese Sekundärrohstoffe Qualität und Markt? Ich habe eine leicht kritische Haltung zu EU Projekten
1. Ausgangslage
Enhanced Landfill Mining
(ELFM)
versucht durch neue Technologien
und komplexe Prozessketten
größtmöglichen Nutzen
und neue Produkte zu erzielen.
2. Das MSCA Programm der EU
61 Mitglieder aus 15 EU-Ländern https://eurelco.org/
3. Das Projekt
Grundgedanke NEW-MINE
• 15 Doktoranden verteilt in EU
• Fokus auf Wissensaustausch
• Fachgebietsübergreifende Kooperation
• Themengebiete
• Deponieerkundung & Mechanische
Aufbereitung
• Thermische Behandlung / Plasmaverfahren
• Asche-/Schlacke-Weiterverarbeitung zu
Bauprodukten
• (Sozio-) ökonomische & ökologische Bewertung
• Ziel: mehr&hochwertigere
Produktfraktionen
10
4. Die Forschungsschwerpunkte
Brennbares aus der Deponie (RDF)
Plasma Vergasungs Verfahren
Syngas Reinigung
Kombination mit Solar Energie
Themen tw. ziemlich
weit weg vom LFM„upcycling“ von Rückständen aus dem Plasma Prozess Synthese von anorganischen Polymeren Entwicklung und Prüfung neuer Bindemittel / Keramik
Multi criteria assessment Technisch-ökonomische Analysen Szenarien Vergleiche
5. Unsere Forschungsaktivitäten
2 Schwerpunkte 1. Geophysikalische Erkundung 2. Charakterisierung und Aufbereitung Für MUL und RWTH Charakterisierung Einfache und leistungsfähige Volumsstromtrennung Feinkorn Aufbereitung Einsatzmöglichkeiten für SBS Einfluss von Verschmutzungen auf die Erkennbarkeit im SBS
Geophysikalische Erkundung Case Study - Deponie Mont Saint Guibert (BEL) • Mächtigkeit der Deckschicht bestimmen • Deponieaufbau erkunden (Schichten erkennen) • Materialspezifische Zusammensetzung bestimmen
Problematik der mechanischen Aufbereitung
Case Study: Halbenrain (A)
• Herausforderungen:
• Heterogenität
• Feuchtigkeit
• Hocher Feinkorngehalt
Biologische Trockung Wasser
Mechanische
Vorzerkleinerung
Aufbereitung
• Aufbereitung in
bestehender MBA Siebung (60 mm) Windsichtung, Metallscheidung, usw.
Stillstände Fe- & NE-Metalle EBS Schwergut
• Verwertbare Outputmenge
zu gering Siebung (14 mm) Windsichtung, Metallscheidung, usw.
Feinkorn muss
Feingut
verwertbar werdenMechanische Aufbereitung
Ballistikseparator als Volumenstromtrenner
Aufbereitung von Deponat in Mont-Saint-Guibert
• Input:
• Deponat: Restmüll & Baurestmassen
• Einsatz Ballistikseparator
• Zweistufig
• Trennschnitte: 200 mm & 90 mm
• Outputströme:
• > 200 mm – 2D & 3D
• 90 – 200 mm – 2D & 3D
• < 90 mm
• Durchsatz: ~ 120 t/hMechanische Aufbereitung –
Ballistikseparator als Volumenstromtrenner
3D 2D
Fines < 90 mmPotenzial der sensorgestützten Sortierung
im ELFM
Deponiezusammensetzung Potenzial für sensorgestützte Sortierung
Holz 1,5%
PPK
Textilien 7,3%
Metalle
2D-Kunststoffe
3D-Kunststoffe Heizwertreiche Fraktion
Fe-Metalle Inertes
23,7%
NE-Metalle Feinkorn & Sortierrest
Inertes 67,5%
Glas
Sortierrest
Feinkorn < 20 mm
Untersuchungen zur technischen Umsetzbarkeit der sensorgestützten SortierungPrinzip Sensorgestützte Sortierung Sensorgestützte Sortierung •Nahinfrarot-Technologie – NIR •Farbsignal – VIS •Metallerkennung – Induktion
Potenzial der sensorgestützten Sortierung
im ELFM
• Untersuchung von Einflussfaktoren auf SGS: Verschmutzungen
• Feuchtigkeit (durch Wasser in Deponiekörper)
• Oberflächenrauheit (durch mechanische Behandlung und Alterung)
• Störstoffgehalt in Fraktion für SGS
Systematiken wurden untersucht:
100% 4,0
90% 3,6
80% 3,2
70% 2,8
Yield / Eject purity [p%]
Product quantity [t/h]
60% 2,4
50% 2,0
40% 1,6
30% 1,2
Yield
20% 0,8
Eject purity
10% 0,4
Product quantity
0% 0,0
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Occupation density [%]Einflussfaktoren für NIR-Sortierung
Glatte Oberfläche Raue/kalkhaltige Oberfläche
Wasser auf Oberfläche Öl auf OberflächePotenzial der sensorgestützten Sortierung
im ELFM
• Unter Einbeziehung der Verschmutzungen wurden Versuche mit ELFM Material
gefahren
• Verwendete Technologie: Hyper-Spectral-Imaging NIR Sensorik
100%
90% 24% 19%
33% 34% 31%
80% 37%
Landfill Composition [wt%]
43%
70% 20%
6% 65% 22%
6%
60%
18%
50% 30% 14%
40%
30% 61% 63% 7% 61%
54%
48% 43%
20%
34%
27%
10%
0%
Landfill 1 Landfill 2 Landfill 3 Landfill 4 Landfill 5 Landfill 6 Landfill 7 Landfill 8
(1) not recoverable (2) recoverable via mechanical processing
(3) recoverable with SBS technology
50%
15%6. Ein kritischer Blick
Stärken und Schwächen von NEW MINE
+ Grundlagenforschung – Themen die die Wirtschaft nicht finanzieren würd
+ Ergebnisoffen – Gut für die Wissenschaft
+ Viele wissenschaftliche Publikationen
+ Internationale Kooperation – Unis und einige Unternehmen
+ Thema wird positioniert
- Umsetzbarkeit ?
- Wirtschaftlicheit ist kein Thema
- Jeder Partner tut was er will
- Hat das immer mit dem Ziel zu tun ?
- Aufwand der KommunikationBewertung für meinen Bereich • Tolle Zusammenarbeit mit RWTH Aachen • Wir konnten machen was Sinn macht • Ergebnisse in der SGS – allgemein umsetzbar • Viele Publikationen in internationalen Journals • wissenschaftliche Sichtbarkeit • Gutes internationales Netzwerk
Bisher 13 peer reviewte Beiträge
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