Impulsada por el objetivo de "doble carbono", la industria de plásticos reciclados se ha convertido en un pilar importante de la economía circular, pero el problema del olor siempre ha plagado el desarrollo de la industria. Durante el proceso de reciclaje, procesamiento y almacenamiento, los plásticos reciclados liberan compuestos volátiles como aldos, sulfuros y óxidos de nitrógeno debido a la ruptura oxidativa de la cadena de polímeros, la volatilización de aditivos o los residuos de contaminantes, lo que no solo afecta la expansión de los escenarios de aplicación del producto, sino que también puede poner en peligro la salud humana y el medio ambiente ecológico. Por lo tanto, el establecimiento de una tecnología de análisis de olores precisa y eficiente es crucial para mejorar la calidad de los plásticos reciclados.
Sobre esta base, el objetivo de este estudio es establecer un método de prueba de nariz electrónica para la evaluación del olor de los plásticos reciclados y proporcionar una referencia para la industria.
Masturbación

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Principios y características centrales de la tecnología de la nariz electrónica
- nariz electrónica airsense

La nariz electrónica airsense utiliza una arquitectura trinitaria de 'matriz de sensores - procesamiento de señales - reconocimiento de patrones', el núcleo está compuesto por sensores semiconductores de óxido metálico altamente selectivos, cada uno de los cuales tiene una sensibilidad exclusiva para compuestos funcionales específicos: W1C para compuestos aromáticos y benceno, w5s para compuestos de nitrógeno, w1w para identificar sulfuros, w2s para alcoholes y cetonas, w1s para compuestos metílicos. Este modo de trabajo colaborativo Multisensor puede formar una red de detección que cubre los principales componentes de olor de los plásticos reciclados.
Su flujo de trabajo se divide en tres pasos: primero, el gas volátil de la muestra se introduce en la cavidad de detección a través del sistema de inyección de muestra, y la matriz de sensores reacciona específicamente con los compuestos volátiles, lo que resulta en cambios en el valor de resistencia y salida de la matriz de señales eléctricas; Posteriormente, la interferencia ambiental se elimina mediante un algoritmo de preprocesamiento y se extraen los valores de respuesta característicos; Finalmente, a través del análisis integrado de componentes principales (pca), análisis discriminatorio y otros modelos de reconocimiento de patrones, se generan huellas dactilares de olor y se completa el análisis cualitativo y cuantitativo.

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Diseño experimental y métodos

Materiales e instrumentos experimentales
Parte 1
Se seleccionaron pp, pe, ABS y HIPS reciclados en el mercado como objetos de investigación, cubriendo un total de 10 muestras de materiales reciclados de primer, segundo y tercer nivel, asegurando que cubrían las principales categorías y niveles de calidad de plásticos reciclados. Instrumento experimental: se utiliza la nariz electrónica pen3.5 de la empresa airsense y la Caja de secado termostático eléctrico, y el tratamiento previo de la muestra se implementa estrictamente de acuerdo con la norma GB / T 40006.1-2021.
Optimización del proceso experimental
Parte 2
Tratamiento previo de la muestra: pesar (20 ± 0,1) G de la muestra en una botella de boca ancha sin sabor, calentar a 80 ° C a temperatura constante durante 120 minutos para promover la Liberación del olor, enfriar a 60 ° C y detectarlo inmediatamente para garantizar una concentración estable de componentes volátiles.
Parámetros de prueba de la nariz electrónica: la combinación óptima de parámetros se determina a través de la optimización de varios grupos de experimentos ortonormales: tiempo de limpieza del sensor 80 s, tiempo de ajuste cero 5s, tiempo de adquisición de datos 120s, flujo de muestra 400 ml / min, bajo este parámetro se puede obtener el valor máximo de intensidad de respuesta de Cada sensor, sentando las bases de datos confiables para el análisis posterior.

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Resultados experimentales y análisis
Análisis de las características de respuesta del sensor > > > > 1
El valor de respuesta del sensor nasal electrónico airsense (g / g) muestra una curva típica de "rápido aumento - estabilización" con el tiempo, alcanzando el pico de respuesta a 120s. Entre ellos, los cuatro sensores w5s, w1w, w2s y w1s muestran una ventaja de respuesta significativa, con una fuerte capacidad de identificación de óxidos de nitrógeno, sulfuros, aldrógenos y compuestos de olor metílico en plásticos reciclados, que coinciden muy bien con las principales fuentes de olor de los plásticos reciclados: carbonil y compuestos metílicos producidos por la degradación oxidativa de PP y PE pueden ser capturados por w2s y w1s, mientras que los sulfuros y óxidos de nitrógeno volatilizados por aditivos como antioxidantes aminérgicos son identificados por w1w y w5s.

Construcción y aplicación de la huella dactilar del olor > > > 1
Se seleccionan los picos de respuesta de cada sensor para dibujar huellas dactilares de radar y establecer un modelo de análisis visual. Los resultados mostraron que las huellas dactilares de olor de los plásticos PP y PE reciclados mostraron diferencias de nivel obvias: los valores de respuesta de w2s, w1w, w1s y w5s se mostraron como 'materiales reciclados de tres niveles > materiales reciclados de dos niveles > materiales reciclados de primer nivel', mientras que los valores de respuesta de otros sensores fueron básicamente estables. Esta diferencia de características proporciona una base intuitiva para la clasificación rápida de la calidad de los plásticos reciclados, y las empresas pueden detectar materiales inferiores en la etapa de almacenamiento de materias primas comparando huellas dactilares.

Capacidad de discernimiento de olores del modelo PCA > > > 1
El análisis de componentes principales se realizó utilizando el software de análisis integrado de la nariz electrónica airsense, con una tasa de contribución del primer componente principal del 75,95%, una tasa de contribución del segundo componente principal del 22,42% y un total del 98,37%, que puede caracterizar completamente la información general del olor de la muestra. En el mapa pca, 10 muestras de plástico reciclado se distribuyen en diferentes regiones y no se superponen, logrando la distinción.

La intensidad del olor se ordena de la siguiente manera: ABS (primer nivel) = pp (primer nivel) = PE (primer nivel) = HIPS (primer nivel) = HIPS (segundo nivel) = ABS (segundo nivel) = PE (segundo nivel) = pp (segundo nivel) = PE (tercer nivel) = pp (tercer nivel), que es consistente con el olfato artificial. Entre ellos, el olor de ABS es el más débil debido a su fuerte resistencia al envejecimiento térmico y oxígeno, y el olor de PP y PE aumenta significativamente con el aumento del número de regeneración, lo que confirma la fiabilidad del modelo.

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conclusión
Con las ventajas técnicas de respuesta rápida, identificación precisa y adaptación multiescenario, la nariz electrónica airsense ha resuelto eficazmente los puntos dolorosos de la industria en el análisis de olores de plásticos reciclados. Los experimentos confirmaron que bajo los parámetros de prueba, la huella dactilar de olor construida por él puede presentar intuitivamente las diferencias de olor de los diferentes niveles de materiales reciclados, y el modelo PCA puede lograr más del 98% de la caracterización y distinción de la información de olor, y los resultados del análisis son altamente consistentes con el olfato artificial.
La aplicación industrial de esta tecnología no solo proporciona herramientas eficientes de control de calidad para las empresas de plásticos reciclados, sino que también promueve la transformación de la evaluación del olor de los sentidos subjetivos a la cuantificación objetiva, que es de gran importancia para aumentar el valor agregado de los productos de plásticos reciclados y promover el desarrollo estandarizado de la industria. Con la actualización continua de la tecnología y la expansión continua de los escenarios de aplicación, la nariz electrónica airsense sin duda desempeñará un papel de apoyo más crítico en el campo de la economía circular.