Maschinelles Lernen zur zielgerichteten Prozessführung beim Recycling von Polyestern mittels reaktiver Extrusion

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Holger Ruckdäschel
• Fachliche Zuordnung: Kunststofftechnik ; Polymermaterialien ; Spanende und abtragende Fertigungstechnik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 518732456

In dem beantragten Projekt sollen digitale Methoden genutzt werden, um ein tieferes Prozessverständnis für die (reaktive) Extrusion von Recyclingmaterial zu erarbeiten. Anhand von inline und online erfassten Prozess- und Materialdaten soll maschinelles Lernen (ML) ermöglicht werden, sodass sich der Prozess automatisch (idealerweise in Echtzeit) auf Material mit schwankender Eingangsqualität anpassen kann. Dafür werden ML-Modelle zunächst an bekannten Materialien (PET) und Materialkombinationen in Schritten mit steigender Komplexität trainiert und anschließend an einem post-consumer PET getestet. Dies soll auch helfen den Prozess nachhaltiger zu gestalten, da Material- und Energieeinsatz quantifiziert und bewertet werden; die Betrachtung des Wiederaufarbeitungsprozesses mit Frischmaterial und/oder chemischer Modifikation unter Einbeziehung digitaler Methoden kann so letztlich sowohl ökologisch als auch eine ökonomisch optimiert werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen