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Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft OnlineFirst articles

Smartphone-based deep learning for real-time quality assessment in glass recycling

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In modern recycling facilities, the precise separation of glass fractions is crucial for maintaining high-quality cullet streams and reducing contaminants. This paper presents a novel computer vision-based system for monitoring and analyzing glass …

Smart-Digital-Twin-Framework zur Kostenoptimierung in der Recyclingindustrie

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Der globale Wandel hin zu einer Kreislaufwirtschaft erfordert, dass die Recyclingindustrie mit höchster Effizienz arbeitet. Recyclingprozesse sind jedoch für ihre Komplexität bekannt, die durch hoch variable Eingangsstoffe und mehrstufige Anlagen …

Synthetische Generierung von Trainingsdaten für kontrollierbares Lernen von Bilderkennungsverfahren im Recycling

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Die moderne Abfallwirtschaft steht vor der Herausforderung, Recyclingprozesse effizienter zu gestalten. Eine präzise Sortierung ist dafür unerlässlich. Der Sortierprozess könnte mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) optimiert werden. Die …

Smart Twin: Ein Bayessches Framework für die probabilistische Modellierung von mehrstufigen industriellen Prozessen

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Das Erreichen einer konsistenten Produktreinheit und hoher Rückgewinnungsraten stellt ein kritisches operatives Hindernis für die Recyclingindustrie dar. Diese Herausforderung resultiert direkt aus der inhärenten Heterogenität der eingehenden …

Digitaler Produktpass – Chancen für die Abfallwirtschaft

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Der Digitale Produktpass (DPP) eröffnet neue Perspektiven für die Abfallwirtschaft, indem er Hersteller verpflichtet, gezielt Informationen zur Zerlegung von Bauteilen und Details zu deren Materialien zugänglich zu machen. Im Projekt KIRAMET zeigt …

Alt oder wertvoll? – Detektion von gealtertem Polyethylen mittels NIR-Hyperspektraltechnik für hochwertiges Kunststoffrecycling

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Die Qualität von Polyethylen (PE-)-Rezyklaten ist entscheidend für deren Einsatz in neuen Anwendungen. Der Eintrag gealterter PE-Produkte in den Recyclingstrom kann diese Qualität jedoch mindern. Um den Bedarf an Neumaterial oder zusätzlichen …

Optische Sortierung von Post-Consumer-Aluminiumschrott in Legierungsgruppen mittels KI als Alternative zu XRF- und XRT-Technologien

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Trotz bedeutender Fortschritte bei sensorgestützten Technologien wie Röntgentransmission (XRT), Röntgenfluoreszenz (XRF) und laserinduzierter Plasmaspektroskopie (LIBS) bestehen weiterhin Herausforderungen im Aluminiumrecycling. Grund hierfür ist …

Kombination multimodaler Sensordaten für eine verbesserte Nutzung von Schrott in der Stahlproduktion

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Stahl ist ein langlebiges Material und in allen Phasen des Produktlebenszyklus zu 100 % recycelbar. Bei sachgemäßer Aufbereitung bewahrt Stahlschrott weitgehend seine Eigenschaften. Angesichts des Wandels der Branche hin zu einer kohlenstoffarmen …

Künstliche Intelligenz in der Abfallwirtschaft – Ein Überblick aktueller Anwendungen und zukünftiger Trends

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Angesichts stetig steigender Abfallmengen und Materialvielfalt bei Produkten sowie zunehmender Recyclingvorgaben stoßen bestehende Sammel‑, Sortier- und Verwertungsstrukturen oftmals an ihre Grenzen. So ist die derzeit noch immer eingesetzte …

Kiramet: KI-basierte Konditionierung von Schredderschrott – für grüneren Stahl

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Computergestützte Bildanalyse bietet großes Potenzial für die Sortierung heterogener Partikel – gerade in der Abfallwirtschaft, wo traditionelle Handsortierung an ihre Grenzen stößt. Mit dem zunehmenden Bedarf an hochwertigem Stahlschrott …