Page 50 - 《橡塑技术与装备》2026年3期

橡塑技术与装备
HINA R&P TECHNOLOGY AND EQUIPMENT

4.3 AI 废塑料热解促进绿色循环经济发展的 通过分析传感器数据来预测和调整过程参数。
案例及分析 本节案例说明 AI 质量控制与实时监测，实现最
AI 废塑料热解技术在促进绿色循环经济发展中扮 佳的资源回收效率和能源利用。
演着重要角色，通过提高废塑料处理的效率、减少环 4.6 设备故障预测的案例及分析
境污染、创造经济价值，实现了资源的高效利用和可 通过监测设备运行数据，利用机器学习模型预测
持续发展。某公司开发了一款 AI 驱动的智能热解系统， 设备可能出现的故障，提前进行维护，减少停机时间
通过集成深度学习算法和实时数据监控，优化热解过 和维修成本。通过传感器收集设备运行数据，运用机
程中的关键参数，如温度、压力和停留时间，以提高 器学习（如时间序列分析或异常检测算法）预测设备
废塑料转化成有价值产品的效率。系统还配备了故障 可能出现的故障，实现设备的预防性维护。这不仅可
预测模型，能够提前识别设备可能出现的问题，减少 以减少意外停机的时间，还能降低维护成本。
停机时间，提高整体运行效率。案例说明 AI 技术的引 本节说明，通过物联网（IoT）传感器收集的数据，
入显著提升了热解过程的智能化水平，不仅提高了生 AI 可以预测设备的潜在故障，提前安排维护，减少停
产效率，减少了人为操作的误差，还通过预测性维护 机时间，提高工厂的运营效率。
降低了运营成本和设备故障率。 4.7 资源回收率预测的案例及分析
本节案例说明 AI 智能系统有助于实现资源利用 基于历史数据，使用回归模型预测不同类型的废
最大化，减少废弃物的产生。 塑料在特定工艺下的资源回收率，帮助决策者优化回
4.4 副产品分类与预测的案例及分析 收流程和资源分配，指导生产计划。东京大学的研究
利用机器学习进行副产品（如燃料油、碳黑、金 人员正在开发一种利用 AI 进行废塑料分类和热解过程
属等）的分类和预测，提高回收流程的自动化水平。 优化的技术。通过分析大量数据，AI 系统可以预测最
通过对副产品特性的预测，可以更有效地规划后续处 佳的热解条件，从而提高资源回收率并减少能源消耗。
理流程和物流。通过集成学习方法（如随机森林或梯 美国的一些研究机构和公司正在探索 AI 在热解过程中
度提升树）分析热解过程中的各种副产品（如燃料油、 的应用，通过分析实时数据，优化温度、压力和停留
碳黑、金属等），预测其产量和质量。日本的研究机构 时间等关键参数，以提高产油率和减少有害副产品的
正在开发 AI 模型，用于预测热解过程中产生的不同副 生成。法国的一些项目正在研究 AI 在废物管理中的
产品的特性，包括油品的纯度、碳黑的品质等。这有 应用，包括废塑料的分类、预处理和热解过程的优化，
助于提高副产品的价值，并指导后续的加工流程。日 以实现高效的资源回收和废物处理。
本的研究机构正在开发 AI 模型，用于预测热解过程中 本节说明 AI 通过 AI 对不同类型的废塑料进行更
产生的不同副产品的特性，包括油品的纯度、碳黑的 精细的分类和预处理，去除杂质和提高塑料的纯度，
品质等，提高副产品的价值，并指导后续的加工流程。 提高热解过程中油品和其他有用副产品资源的回收率
本节案例说明 AI 在预测和分类热解过程中产生 和产品的附加值。
的副产品方面发挥重要作用，通过深度学习模型预测 4.8 环境影响评估的案例及分析
副产品的类型和质量，实现更高效和环保的回收利用， 使用机器学习模型评估不同热解工艺对环境的影
如将碳黑作为燃料或材料再利用。 响，比如温室气体排放、污染物释放等，以促进更环保
4.5 质量控制和实时监测的案例及分析 的工艺选择和改进。通过构建环境影响模型，可以优化
机器学习模型可以监控和预测热解过程中的产品 工艺参数，减少对环境的负面影响，促进可持续发展。
质量变化，比如油品的纯度、碳黑的粒径分布等，从 通过建立环境影响模型，预测不同热解工艺的环境足
而实现在线质量控制，避免不合格产品的产生。使用 迹，帮助企业选择对环境影响最小的绿色工艺。德国
计算机视觉和深度学习模型（如卷积神经网络 CNN） 的 Fraunhofer ISE 研究所正在研究 AI 驱动的热解技术，
实时监控热解过程中的产品质量变化。通过图像分析， 通过优化热解条件和过程参数，提高废塑料热解的效率
系统可以快速识别并预测副产品的特性，如燃料油的 和选择性，同时减少有害物质的生成。东京大学的研究
纯度、碳黑的粒径分布等，从而实现在线质量控制。 人员正在开发 AI 模型，用于预测热解过程中的产油率
美国的一些工业项目利用 AI 技术实时监控热解过程， 和气体生成量，以及识别最优的热解条件。

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·4· 第 52 卷 第 期