Recent heeft Team CORE een mooie kans gehad om op de Kunststoffenbeurs 2022 van Mikrocentrum kennis te maken met de sector. Want met deze markt was dit studententeam nog niet bekend. Naast persoonlijke kennismakingen met nieuwe connecties, was ook het doel van het team om tijdens de beurs uitdagingen uit de kunststoffenbranche ‘op te halen’ omtrent circulariteit, duurzaamheid en recycling. Dat is in ruime mate gelukt en samen met STEM Industrial Marketing Community heeft Team CORE op de tweede dag van de beurs diverse oplossingen gepresenteerd voor uitdagingen waarvoor de sector staat.
Door Maurik van Bevervoorde & Amy Tompkins (Team CORE) en Willem de Vries (STEM-imc)
Aangezien de kunststoffensector erg breed is, zijn de uitdagingen dit ook. Ze variëren van de hoge energie-intensiteit van spuitgieten, veranderende regelgeving, traag overheidshandelen, tot complexiteit in plasticrecycling door gebrek aan mono-stromen en consumentengedrag. Een deel van deze uitdagingen sluit erg goed aan op de expertise van Team CORE.
De drijfveer van alle studenten en management van Team CORE is duurzaamheid. Daarover zijn ze van mening dat er nog heel wat ruimte is voor verbetering in de kunststoffenindustrie. Zo hebben ze bijvoorbeeld gehoord dat bepaalde plastic-afvalstromen bij een 15% vervuiling al standaard de verbrandingsoven ingaan, in plaats van sortering en recycling. Stel je eens voor wat de milieu- en economische impact is als standaard afvalstromen onder die 15%-vervuilingsnorm aangeboden worden. En dat zonder dat de consument zijn PMD-afval nauwkeuriger hoeft te scheiden. Team CORE is ervan overtuigd dat hier in het bijzonder een grote kans ligt voor automatisering van sorteringsprocessen met behulp van machine learning.
Waar de huidige sortering suboptimaal is door onder meer menselijke onnauwkeurigheid en gelaagde afvalstromen, kan artificial intelligence (AI) een uitkomst bieden. Diverse onderzoeken (*1-3) tonen aan dat hiermee verschillende soorten plastic beter gescheiden kunnen worden dan nu gebeurt. En dat ook nog eens op een autonome, schaalbare en economisch haalbare wijze.
Daarnaast zijn er ook andere mogelijkheden die het gebruik van AI de industrie biedt. Vanaf de productie met virgin en gerecyclede grondstoffen tot en met recycling van plastics aan het einde van de levensduur, liggen er kansen. Een eerste voorbeeld is het verminderen van downcycling door afvalstromen te sorteren op kwaliteit, waarbij het zelfs mogelijk is om te analyseren hoe vaak een plastic zoals PET al eerder gerecycled is [*4]. Een ander voorbeeld is classificatie van afval bij het inzamelen ervan.
Wat Team CORE betreft zijn er dan ook volop mogelijkheden voor de sector om verdere stappen te zetten naar een duurzame en circulaire kunststoffenindustrie. Ze staan er klaar voor met een divers team met veel engineering power en wilskracht om ook de kunststoffenindustrie te helpen verduurzamen. En ze hebben recht van spreken want in andere markten heeft het team zich al vaker bewezen door met innovatieve prototypes te komen die meteen door de markt zijn opgepakt.
Wie pakt de handschoen op?
Team CORE is een verzameling jongeren vanuit verschillende studierichtingen en kennisinstellingen. In hun vrije tijd werken ze aan projecten die bijdragen aan oplossingen voor grote maatschappelijke vraagstukken rondom recycling, duurzaamheid en circulariteit die door het bedrijfsleven opgepakt worden om uit te voeren.
Ook met uitdagingen uit de kunststoffenmarkt gaat het team graag aan de slag. Interesse om samen met Team CORE de handschoen op te pakken? Kijk voor meer informatie en eerder uitgevoerde projecten op www.startupfactorycore.com. En neem daarna contact op via teamcore@core-chemistry.com.
*Verwijzing onderzoeken
[1] C. Araujo-Andrade et al., ‘Review on the photonic techniques suitable for automatic monitoring of the composition of multi-materials wastes in view of their posterior recycling’, Waste Manag Res, vol. 39, no. 5, pp. 631–651, May 2021, doi: 10.1177/0734242X21997908.
[2] F. Gruber, W. Grählert, P. Wollmann, and S. Kaskel, ‘Classification of Black Plastics Waste Using Fluorescence Imaging and Machine Learning’, Recycling, vol. 4, no. 4, p. 40, Oct. 2019, doi: 10.3390/recycling4040040.
[3] S. Zhu, Z. Song, S. Shi, M. Wang, and G. Jin, ‘Fusion of Near-Infrared and Raman Spectroscopy for In-Line Measurement of Component Content of Molten Polymer Blends’, Sensors, vol. 19, no. 16, p. 3463, Aug. 2019, doi: 10.3390/s19163463.
[4] M. Moroni, A. Mei, A. Leonardi, E. Lupo, and F. Marca, ‘PET and PVC Separation with Hyperspectral Imagery’, Sensors, vol. 15, no. 1, pp. 2205–2227, Jan. 2015, doi: 10.3390/s150102205.