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技術文章

電子垃圾材料如何區分讓其各盡其職?

我國產生電子垃圾總量高達720萬噸,已經超越美國,成為全qiu地一大電子垃圾產生國。預計到2030年將增長到2700萬噸。然而,我國的電子垃圾回收率極低,而且主要集中在“四機一腦”,對于大量的手機、小家電,還沒有建立起成熟高效、盈利能力高的回收拆解體系。

 

原因,主要是電子設備的設計非常復雜,拆解難度高,拆解后將不同材質的組分單獨分類,并確保每種回收組分的純度,更是一大技術挑戰。目前,已有成熟、應用廣泛的傳感分選技術,可以解決電子垃圾分類回收的各種挑戰。

通過光電分選技術對報廢汽車破碎料進行分類回收,不會對環境造成二次染,是經濟效益和環境效益雙豐收的高效之選。

電子垃圾也被稱為電子廢棄物,其中蘊含的貴金屬是天然礦藏的幾十甚至幾百倍,但回收成本遠遠低于開采自然礦床。因此,電子垃圾常被比喻為蘊藏豐富資源的城市礦山。充分回收利用電子垃圾,既有巨大的商業價值,也將促進社會、經濟與環境的可持續發展。陶朗的光電分選設備可以從電子垃圾的破碎料中回收各種有色金屬、不銹鋼、導線等。

 

回收各類金屬

在破碎、磁選等環節后,陶朗的光電分選設備可以從電子垃圾的破碎料中回收有色金屬、不銹鋼、導線等,然后,再進一步從回收的混合金屬中單獨提純出銅、鋁、鋅等金屬。

回收塑料,并剔除含阻燃劑的材料

電子垃圾中含有3%至60%的塑料,其中約30%含阻燃劑,對于環境的污染非常嚴重。針對電子垃圾中的塑料,陶朗的傳感分選設備不僅可以回收印刷電路板以及ABS、PS、PET等塑料;還可以從中分離出含阻燃劑的材質,使回收的塑料滿足RoHS指令要求(含溴量低于1000ppm)

與手動分揀相比,自動傳感分選技術更加高效,可大幅減少物料損失并降低運行成本。根據原料組分構成不同,在通過專門客定的分選流程后,單種物料的純度可高達 97%—98%。

 

分揀機 CS-AI

Aero Sorter CS-AI 是在我們的 Aero Sorter CS 上配備人工智能 (AI) 的設備,用于顏色形狀識別。
人工智能技術使客戶即使在要分類的物品發生變化時也可以識別和設置物品。

產品特點

  • 識別精度比
    以前更高AI 自動識別已識別形狀、顏色和大小等特征的位置,并由技術人員設置排序程序。更高級的排序是可能的。
  • 應對分類項目的變化 由于
    客戶可以自己識別和設置分類的項目,因此應用范圍很廣。
  • 當然,對于傳統的航空分揀機 CS 應用,
    銅線等細長物體和小物體也可以通過使用 4 毫米間距噴嘴施加空氣來分揀。
對應領域
產業等

家電回收、金屬回收、汽車等重物回收

規格清單

物品單元內容
處理能力噸/小時0.5~1.5
對應物體(寬×長×高),尺寸毫米Φ5-150
輸送機寬度840, 1450
輸送速度米/分鐘120
傳感器間距毫米
檢測方法---使用可見光的顏色/形狀檢測方法
排序方式---噴氣方式

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