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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(kai)發了(le)深度學習技(ji)術,能(neng)夠處理更(geng)具挑戰性的分選任(ren)務(wu),以前無法分揀的混合物料現在可(ke)以實現高(gao)純度、高(gao)速(su)、高(gao)效的分選。

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(le)其(qi)在(zai)垃圾分選(xuan)和(he)回(hui)收領域的突破(po)性創新,彰顯了(le)其(qi)推動塑料(liao)循(xun)環經(jing)濟的優(you)勢(shi)地(di)位。

在(zai)過(guo)去的(de)幾十年里,為了滿足人類(lei)文明發(fa)展和經濟發(fa)展的(de)需求,人類(lei)以前所(suo)未(wei)有的(de)速(su)度(du)開(kai)發(fa)并(bing)使(shi)用著(zhu)自然資(zi)源,同時消費型(xing)經濟也產生了大(da)量的(de)廢舊物(wu)品(pin)。自然環(huan)境承受著(zhu)前所(suo)未(wei)有的(de)壓力。

在環保(bao)意識逐漸攀升的(de)今天,塑料的(de)使用(yong)(yong)受到(dao)了越來越多的(de)質疑。目前,大約有40% 的(de)塑料包裝被(bei)送到(dao)垃圾(ji)填埋場,32% 最終以垃圾(ji)的(de)形式進(jin)入(ru)大自然,其中(zhong)有800萬噸塑料被(bei)沖入(ru)海(hai)洋(yang),相當(dang)于(yu)每年(nian)損失價(jia)值800億(yi)至1200億(yi)美元的(de)材料。要克(ke)服(fu)資(zi)源可用(yong)(yong)性(xing)的(de)瓶頸,我們(men)必(bi)須重(zhong)新考(kao)慮應如何(he)對資(zi)源進(jin)行獲取、使用(yong)(yong)和重(zhong)用(yong)(yong)。

陶朗致力(li)于通過技術(shu)手段提升資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan)的(de)回收率,促進由(you)“開采(cai)-使用-丟棄”的(de)線(xian)性經濟(ji)模式,轉變為循環(huan)經濟(ji)模式。在循環(huan)經濟(ji)模型中,垃圾可以(yi)再次成為資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan),從而實現資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan)和產品的(de)循環(huan)轉化和利用,既(ji)減(jian)緩(huan)對自然資(zi)源(yuan)(yuan)(yuan)的(de)過度索取,又能把經濟(ji)活動對自然環(huan)境(jing)的(de)影響降到最低。

很多(duo)產(chan)品在被廢棄(qi)后(hou)(hou),它(ta)們的(de)(de)材(cai)(cai)料仍是具(ju)有價值、可(ke)以被回收(shou)利用的(de)(de)。回收(shou)的(de)(de)材(cai)(cai)料經過加工(gong)后(hou)(hou),能再次轉化為新的(de)(de)產(chan)品。 在產(chan)品被消費使(shi)用后(hou)(hou),認真(zhen)按(an)照垃(la)圾分(fen)類(lei)的(de)(de)指導方法,進行分(fen)類(lei)投放、分(fen)類(lei)收(shou)運(yun),便于后(hou)(hou)端的(de)(de)垃(la)圾處(chu)理(li)廠(chang)對不同的(de)(de)材(cai)(cai)料進行分(fen)選和再生。這樣資源就能變廢為寶,可(ke)以多(duo)次循(xun)環使(shi)用,從而發揮(hui)出更(geng)大的(de)(de)價值。

目前(qian),循環經(jing)濟已經(jing)成(cheng)為經(jing)濟生活中的熱門話題。但要(yao)大力發(fa)展發(fa)展循環經(jing)濟,我們(men)需要(yao)在諸多方面(mian)做出改變:

  • 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。

而在循環(huan)經濟中,促進塑料收集和制造可再生的產品是非常(chang)重(zhong)要的一部分,而陶朗對此已有了成熟(shu)的解決方(fang)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程中領先(xian)的(de)成熟的(de)解決方案(an)。

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案,可同時按顏(yan)色和聚合物類(lei)型(材質(zhi))對2至12毫米的塑料碎片分(fen)類(lei)。它可以準確、高速地剔(ti)除(chu)破碎料中夾雜的雜質(zhi),并大幅降低誤剔(ti)率(lv),減少PET聚酯(zhi)切片材料的損失。

INNOSORT FLAKE

這款(kuan)多(duo)功能的(de)分選(xuan)設備擁有陶朗獨家開發的(de)高(gao)(gao)(gao)分辨(bian)率(lv)傳感(gan)器,其卓越的(de)性能可以保證穩定的(de)高(gao)(gao)(gao)質量的(de)分選(xuan)結果,為用戶提供快速(su)的(de)投資回報,并提高(gao)(gao)(gao)瓶(ping)片(pian)產品的(de)市場競爭力。

人工智能技術:深度學習

陶(tao)朗專注于技術創新和(he)突(tu)破,推動分選技術和(he)回(hui)收行業的發(fa)展。

陶朗借助于大數據與人工智能技術,開發了深(shen)度(du)學習技術(shu),能夠處理更具(ju)挑戰性(xing)的(de)分(fen)選(xuan)任(ren)務,以前無法分(fen)揀的(de)混合物(wu)料現在可以實(shi)現高(gao)(gao)純度(du)、高(gao)(gao)速、高(gao)(gao)效的(de)分(fen)選(xuan)。

作為人工智(zhi)能的(de)一個子集(ji),深(shen)度學習(xi)(xi)技術能夠從(cong)大量數據中(zhong)獨(du)立學習(xi)(xi)并分析處理,實現(xian)超(chao)過(guo)人類和(he)普通(tong)機(ji)器所(suo)取得的(de)分選效果。深(shen)度學習(xi)(xi)是一種有望可以(yi)解(jie)(jie)決目前回收行業未(wei)解(jie)(jie)的(de)分選難題,例(li)如被其(qi)他材料覆蓋的(de)物(wu)體(ti)、材質相同但功能或(huo)形狀不(bu)同的(de)物(wu)體(ti)。

陶朗集團常務執行副總裁兼循環經濟負責人 Volker Rehrmann

目前我們使用資源的(de)(de)方式是低效的(de)(de)、不可持續的(de)(de),這(zhe)樣(yang)的(de)(de)狀況需要改變(bian)。 在陶朗(lang),我們認真對待(dai)這(zhe)個全(quan)球性的(de)(de)問題,并不斷開(kai)發新的(de)(de)、前沿(yan)性的(de)(de)分選方案(an),以期從技術手段和理念轉變(bian)兩個方面,推動向循環經濟(ji)的(de)(de)轉變(bian)。

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