DeB-AT – Detektion und Ausschleusung von Batterien aus gemischten Abfällen mittels Sensorik und künstlicher Intelligenz

Das Projekt DeB-AT plant die Entwicklung der gezielten Ausschleusung von Batterien aus gemischten Abfallstoffströmen im Maßstab eines Labor- bzw. Technikumsdemonstrators. Die Konzeption folgt der methodischen Erarbeitung der notwendigen Anforderungen der optischen Sensorik und der Ausschleusungstechnologie zur KI-unterstützten Detektion der Grundgesamtheit von Batterien.

Kurzbeschreibung

Ausgangssituation/Motivation

Lithium-Ionen Batterien und andere Batterientypen sind nicht mehr aus unserem Alltag wegzudenken und die Mengen in verschiedenen Produkten steigen zukünftig weiter an. Durch Energiespeicher, welche falsch in der Abfallwirtschaft gesammelt und dann in Behandlungsanlagen gelangen, entstehen immer mehr Brände entstehen. Diese verursachen negative Auswirkungen auf verschiedene Bereiche der Nachhaltigkeit: ökologische (Brandemissionen, weitere Umweltschäden), ökonomische (hoher Investitionsbedarf bei Neuerrichtung, Verlust der Versicherungswürdigkeit) und soziale (Sicherheit der Belegschaft, Belastung im nachbarschaftlichen Umfeld) Themen sind damit verbunden.

Inhalte und Zielsetzungen

Das Forschungsprojekt DeB-AT hat sich zum Ziel gesetzt Alt-Batterien in den zu behandelnden Abfallströmen mittels sensor- und KI-basierter Technologien zu erkennen und auszuschleusen.

Das innovative Projekt besteht aus den inhaltlichen Arbeitspaketen

Probenahme und Klassifizierung,
Sensorpositionierung und Typenauswahl,
Segmentierung und Bildanalyse und
Ausschleusung von Batterien.

Der Innovationsgehalt spiegelt sich in der Neuheit der technologischen Kombination von Sensortechnik, Bilderkennung und KI in Anwendung auf den Störstoff Batterien sowie die Nutzung der Fallbeschleunigung in bestehenden Anlagenkonzepten und behandelt eine kreislaufwirtschaftliche Herausforderung für die es derzeit noch keine marktfähige und in bestehenden Anlagen einsetzbare Lösung gibt.

Methodische Vorgehensweise

Durch die Kombination von verschiedenen bildverarbeitenden und sensorischen Technologien sowie künstlicher Intelligenz wird der bisher schwer identifizierbare Störstoff Batterien in unterschiedlichen Stoffströmen detektierbar.

Erwartete Ergebnisse

Das Ergebnis des Projektes DeB-AT strebt sowohl für Gerätebatterien als auch für darin enthaltene Gruppe der Lithium-Ionen-Akkus eine Erkennungsrate von mehr als 95% an. Als Grundstein für eine marktreife Anwendung soll in diesem Forschungsprojekt ein erster Labor-& Technikumsdemonstrator (TRL 4) entstehen. Damit können einerseits eine neue Technologie die Anlagensicherheit in der Abfallwirtschaft und andererseits Potentiale in der Ressourceneffizienz durch den neu getrennten Stoffstrom verbessert werden.

Projektbeteiligte

Projektleitung

Thomas Nigl, Montanuniversität Leoben – Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft

Projekt- bzw. Kooperationspartner:innen

Müllex-Umwelt-Säuberungs-GmbH
SAMsoric GmbH

Kontaktadresse

Montanuniversität Leoben
Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft
Thomas Nigl
Franz-Josef-Straße 18
A-8700 Leoben
Tel.: +43 (3842) 402 5124
E-Mail: thomas.nigl@unileoben.ac.at
Web: www.avaw-unileoben.at