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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(shu),能夠處理更具(ju)挑戰(zhan)性的(de)(de)分選(xuan)任(ren)務,以前無(wu)法分揀的(de)(de)混(hun)合物(wu)料現(xian)在可以實現(xian)高純度(du)、高速、高效的(de)(de)分選(xuan)。

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(qi)在垃圾分選和回(hui)收領域的突破(po)性(xing)創新,彰顯了其(qi)推動塑料循(xun)環(huan)經濟的優勢地(di)位。

在過去的(de)幾(ji)十年里,為了滿(man)足人類(lei)(lei)文明發(fa)展和經濟發(fa)展的(de)需求,人類(lei)(lei)以前(qian)所(suo)未有的(de)速度開發(fa)并使用著自然資源,同時消(xiao)費(fei)型(xing)經濟也產生了大(da)量的(de)廢舊物(wu)品。自然環境承受著前(qian)所(suo)未有的(de)壓力(li)。

在環保(bao)意識逐(zhu)漸(jian)攀升的(de)今天,塑料(liao)的(de)使(shi)用(yong)受到了越來越多的(de)質疑。目前,大(da)約有40% 的(de)塑料(liao)包裝被送(song)到垃圾(ji)填埋場,32% 最終以垃圾(ji)的(de)形式進入大(da)自(zi)然,其中有800萬噸塑料(liao)被沖(chong)入海洋,相當(dang)于每年(nian)損(sun)失(shi)價值(zhi)800億至1200億美元的(de)材料(liao)。要克(ke)服資(zi)源(yuan)可(ke)用(yong)性的(de)瓶頸(jing),我們必(bi)須重新考慮應如何對資(zi)源(yuan)進行(xing)獲取、使(shi)用(yong)和(he)重用(yong)。

陶朗致(zhi)力于通(tong)過技術(shu)手段提升資(zi)源(yuan)(yuan)的回收率,促進由(you)“開采(cai)-使(shi)用-丟棄(qi)”的線性經(jing)濟模式,轉變為循(xun)環經(jing)濟模式。在循(xun)環經(jing)濟模型中,垃圾可(ke)以再次(ci)成為資(zi)源(yuan)(yuan),從而實(shi)現資(zi)源(yuan)(yuan)和產品(pin)的循(xun)環轉化和利用,既減(jian)緩對自(zi)然資(zi)源(yuan)(yuan)的過度索取(qu),又(you)能(neng)把經(jing)濟活動對自(zi)然環境的影響降到最(zui)低。

很多產(chan)品在被(bei)廢(fei)棄后(hou)(hou),它們(men)的(de)(de)材(cai)料(liao)仍(reng)是(shi)具有價(jia)值(zhi)、可以(yi)被(bei)回收利用的(de)(de)。回收的(de)(de)材(cai)料(liao)經過加工(gong)后(hou)(hou),能再次(ci)轉(zhuan)化為新的(de)(de)產(chan)品。 在產(chan)品被(bei)消費使(shi)用后(hou)(hou),認真按照垃(la)圾分(fen)(fen)類(lei)的(de)(de)指(zhi)導(dao)方法,進行分(fen)(fen)類(lei)投(tou)放、分(fen)(fen)類(lei)收運,便于后(hou)(hou)端的(de)(de)垃(la)圾處理廠對不同的(de)(de)材(cai)料(liao)進行分(fen)(fen)選(xuan)和再生。這(zhe)樣資源就能變廢(fei)為寶,可以(yi)多次(ci)循環使(shi)用,從而(er)發揮出更大的(de)(de)價(jia)值(zhi)。

目前,循環經(jing)濟已經(jing)成為經(jing)濟生活中的熱門話(hua)題。但要大(da)力(li)發(fa)(fa)展發(fa)(fa)展循環經(jing)濟,我們需要在諸多(duo)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(ji)中(zhong),促進塑料收集和制造可再生(sheng)的產品是(shi)非(fei)常重(zhong)要的一部分,而(er)陶朗對(dui)此已有(you)了(le)成(cheng)熟的解(jie)決方案。

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(guo)程中領先的成(cheng)熟的解決方案。

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決方(fang)案(an),可同時(shi)按顏色和聚合物類(lei)型(材質(zhi))對2至12毫米的塑料碎(sui)片分類(lei)。它可以準確、高速地剔(ti)(ti)除破碎(sui)料中夾雜的雜質(zhi),并大幅降低(di)誤剔(ti)(ti)率,減少PET聚酯切片材料的損失(shi)。

INNOSORT FLAKE

這(zhe)款多功能的(de)(de)分選(xuan)設(she)備擁有陶(tao)朗獨(du)家開發的(de)(de)高分辨率傳感器,其卓(zhuo)越的(de)(de)性能可(ke)以保證穩定的(de)(de)高質量的(de)(de)分選(xuan)結果(guo),為用戶提(ti)供快速的(de)(de)投資(zi)回報,并提(ti)高瓶片(pian)產品(pin)的(de)(de)市場競爭力。

人工智能技術:深度學習

陶朗專(zhuan)注于技(ji)術創(chuang)新和突破,推動分選技(ji)術和回收(shou)行業的發(fa)展。

陶朗借助于大數據與人工智能技術,開(kai)發了(le)深度學習技術,能夠處理更(geng)具挑戰性的(de)(de)分選(xuan)任務,以(yi)前(qian)無法分揀(jian)的(de)(de)混合物料現在(zai)可(ke)以(yi)實現高(gao)(gao)純度、高(gao)(gao)速、高(gao)(gao)效的(de)(de)分選(xuan)。

作(zuo)為(wei)人(ren)工智能的(de)一個子集(ji),深度學習(xi)技術能夠從大量數據中(zhong)獨立學習(xi)并分析處理,實現超過(guo)人(ren)類(lei)和普(pu)通機器(qi)所取得的(de)分選效果。深度學習(xi)是一種有望可以解(jie)決目前回收行(xing)業(ye)未解(jie)的(de)分選難題,例如被其他(ta)材(cai)(cai)料覆蓋的(de)物體(ti)、材(cai)(cai)質相同但(dan)功(gong)能或形狀(zhuang)不(bu)同的(de)物體(ti)。

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)們使用資源的(de)方(fang)式是低效的(de)、不可(ke)持(chi)續的(de),這樣的(de)狀(zhuang)況需要改變。 在陶(tao)朗(lang),我(wo)們認(ren)真對(dui)待這個全球性(xing)的(de)問(wen)題,并不斷開(kai)發(fa)新的(de)、前沿性(xing)的(de)分(fen)選方(fang)案,以(yi)期(qi)從(cong)技術手段(duan)和理(li)念轉變兩個方(fang)面,推動向(xiang)循環經濟的(de)轉變。

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