芭乐视频app黄

分享

小瓶片和大數據——人工智能助力塑料分揀

2019年11月09日

INNOSORT FLAKE可同時按顏色和聚合物類型(材質)對2至12毫米的塑料碎片分類;陶朗借助于大數據與人工智能技術,開發了深度(du)學習技術,能夠處理更具(ju)挑(tiao)戰性的(de)分選任務,以前無(wu)法分揀的(de)混合物料(liao)現在可以實(shi)現高(gao)(gao)純(chun)度(du)、高(gao)(gao)速、高(gao)(gao)效的(de)分選。

在2019年德國K展上,陶朗資源回收展出了INNOSORT FLAKE分選設備,展示了其在垃圾(ji)分選和回收(shou)領(ling)域的(de)突破性(xing)創新(xin),彰顯(xian)了其推動塑(su)料循環經濟(ji)的(de)優勢地位。

在過去的(de)幾十年里(li),為(wei)了(le)滿足人(ren)(ren)類文明發(fa)展和經濟(ji)發(fa)展的(de)需求(qiu),人(ren)(ren)類以前所(suo)未(wei)有的(de)速(su)度開發(fa)并使用著自然資源,同時(shi)消費型(xing)經濟(ji)也(ye)產生了(le)大量的(de)廢(fei)舊物品。自然環境承(cheng)受著前所(suo)未(wei)有的(de)壓力。

在環(huan)保意識逐漸(jian)攀(pan)升的(de)今天,塑(su)料的(de)使用(yong)受到了越來(lai)越多的(de)質疑。目前,大(da)約有(you)(you)40% 的(de)塑(su)料包裝被(bei)送到垃圾填埋場,32% 最終(zhong)以垃圾的(de)形(xing)式進(jin)入大(da)自然(ran),其(qi)中有(you)(you)800萬噸塑(su)料被(bei)沖(chong)入海洋,相當于每年損失價值800億至1200億美(mei)元的(de)材料。要克(ke)服資(zi)源可(ke)用(yong)性的(de)瓶頸(jing),我們必須重新考(kao)慮應如何對(dui)資(zi)源進(jin)行獲取、使用(yong)和重用(yong)。

陶朗致力于通過技術手段提升資源的(de)(de)(de)(de)回收率,促進由“開(kai)采-使(shi)用-丟棄”的(de)(de)(de)(de)線(xian)性經(jing)濟(ji)模式(shi),轉變(bian)為循(xun)環(huan)經(jing)濟(ji)模式(shi)。在(zai)循(xun)環(huan)經(jing)濟(ji)模型中,垃圾可以再次成為資源,從而實現資源和(he)產(chan)品(pin)的(de)(de)(de)(de)循(xun)環(huan)轉化(hua)和(he)利用,既減緩對自然資源的(de)(de)(de)(de)過度(du)索(suo)取(qu),又能把經(jing)濟(ji)活(huo)動對自然環(huan)境的(de)(de)(de)(de)影響降到最(zui)低。

很(hen)多產品在被(bei)廢棄后(hou),它們的(de)材料仍是具有價(jia)值、可(ke)以(yi)被(bei)回收(shou)利用的(de)。回收(shou)的(de)材料經(jing)過(guo)加工后(hou),能(neng)再(zai)次轉化為(wei)新的(de)產品。 在產品被(bei)消費使(shi)用后(hou),認(ren)真按照(zhao)垃圾分(fen)類的(de)指導方法(fa),進行分(fen)類投放、分(fen)類收(shou)運,便于后(hou)端(duan)的(de)垃圾處理(li)廠對不同的(de)材料進行分(fen)選和(he)再(zai)生。這樣(yang)資源就能(neng)變廢為(wei)寶(bao),可(ke)以(yi)多次循環使(shi)用,從而發揮出更大的(de)價(jia)值。

目前,循環經(jing)(jing)濟已經(jing)(jing)成為經(jing)(jing)濟生活中的熱門話題。但要大力(li)發展發展循環經(jing)(jing)濟,我(wo)們需要在諸多方面做出(chu)改變:

  • 建立新的法規和政策體系,提高回收率要求,提高各參與主體的積極性;
  • 改變消費觀念,選擇使用更持久耐用的產品;
  • 生產者改進產品設計,讓產品更加易回收、易再生。

而(er)在循環經濟中(zhong),促進塑料(liao)收集和制造可再生(sheng)的(de)產品是非常重要的(de)一部分,而(er)陶朗對此已有了成(cheng)熟(shu)的(de)解決(jue)方案(an)。

陶朗是光電分選技術的領導者,通過提供先進的回收和分選系統,幫助資源回收和再生企業提高回收率,優化回收材料的純度。討論基于傳感技術的分選解決方案,如 AUTOSORTAUTOSORT FLAKEINNOSORT FLAKE,都是塑料分選和再加工過程中領先(xian)的成(cheng)熟的解決方(fang)案。

瓶片分選,創造價值

INNOSORT FLAKE已被證明是理想的塑料瓶片分選解(jie)決方案,可(ke)同時按顏色和聚合(he)物類型(材質)對2至12毫米的(de)塑料碎片(pian)分(fen)類。它(ta)可(ke)以準確、高速地剔除破碎料中夾雜(za)的(de)雜(za)質,并(bing)大幅降低誤剔率,減(jian)少(shao)PET聚酯切片(pian)材料的(de)損失。

INNOSORT FLAKE

這款多功(gong)能的(de)分(fen)(fen)選設備擁有(you)陶朗獨家(jia)開(kai)發的(de)高分(fen)(fen)辨率傳感(gan)器,其卓越的(de)性能可以保證(zheng)穩定的(de)高質量的(de)分(fen)(fen)選結(jie)果(guo),為用戶提供快(kuai)速的(de)投資回報,并提高瓶片產品的(de)市場(chang)競爭力。

人工智能技術:深度學習

陶朗(lang)專注(zhu)于(yu)技術創新和(he)突破,推(tui)動(dong)分選技術和(he)回(hui)收行(xing)業的發展。

陶朗借助于大數據與人工智能技術,開發(fa)了深度學習(xi)技術,能(neng)夠處理更具挑(tiao)戰性的分選任(ren)務,以前(qian)無法(fa)分揀的混(hun)合物料現在可以實(shi)現高純度、高速、高效的分選。

作為(wei)人工智(zhi)能的(de)一個子集,深度學習技術能夠從大(da)量數據中獨立學習并分(fen)析處理,實現(xian)超過(guo)人類(lei)和(he)普(pu)通機(ji)器(qi)所取得的(de)分(fen)選(xuan)效果。深度學習是(shi)一種有望可以(yi)解(jie)決目前回收行業未解(jie)的(de)分(fen)選(xuan)難題,例如(ru)被其他材料覆蓋的(de)物體、材質相(xiang)同但功能或形狀不同的(de)物體。

陶朗集團常務執行副總裁兼循環經濟負責人 Volker Rehrmann

目前我(wo)們使用資源(yuan)的(de)(de)(de)方式是低效的(de)(de)(de)、不可持續(xu)的(de)(de)(de),這樣的(de)(de)(de)狀況需(xu)要改變(bian)。 在陶朗,我(wo)們認真對待這個全(quan)球性的(de)(de)(de)問題,并不斷開發新的(de)(de)(de)、前沿性的(de)(de)(de)分選方案(an),以(yi)期(qi)從技術手段和(he)理(li)念(nian)轉變(bian)兩個方面,推動向循環經濟的(de)(de)(de)轉變(bian)。

lutube-lutube下载-lutube下载地址-lutube最新地址 lutube-lutube下载-lutube下载地址-lutube最新地址 花样视频,花样视频app下载,花样视频下载,花样视频污,花样视频直播app下载免费