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橡塑技术与装备（塑料） CHINA RUBBER/PLASTICS TECHNOLOGY AND EQUIPMENT (PLASTICS)
择性附着，从而实现分离。 建立不同分选流程分步实现 PP、 PS、 PVC、 ABS 分离。
Wang 等 [3] 使用 KMnO 4 溶液对 PVC 和 PET 塑 静电分离要求混合塑料表面的清洁程度较高，且
料颗粒进行处理，利用浮选法进行分选。研究发现当 环境温度和湿度需保持在一定范围内，不易工业化应
KMnO 4 溶液浓度为 1.25 mM/L，处理时间为 50 min， 用 [12] 。涡电流分选技术利用物质电导率差异，主要用
温度为 60℃，发泡剂浓度为 17.5 g/L，在 300 r/min 于非铁金属和塑料的分离。
的速率下搅拌，塑料分离纯度最高可达 99%。这种方
法操作流程较为简单，但是需要针对特定体系选择处 3 废杂塑料的光电识别与分选
理溶液，通用性差。Zhao 等 [9] 用 2- 乙基己醇和醋酸 光电分选基于红外光、可见光、X 光等不同波段
锌混合溶液对 PET 和 PVC 进行表面微醇解处理，处 的光源探测并识别塑料类型。
理前后 PVC 的接触角基本不变，PET 接触角下降超过 3.1 颜色识别与分选
20°，说明处理后 PVC 亲疏水性基本不变，PET 亲水 颜色分选是在可见光波段对塑料颜色进行识别。
性增强。浮选分离后 PET 纯度稳定在 95% 左右。 Wang 等 [13] 将输送过程中相邻塑料瓶位置关系归
类为分散、毗邻和重合三种情况，并对塑料瓶间位置
关系进行鉴定。首先设定所要分选出来的塑料瓶颜色，
计算相应颜色塑料瓶的质心位置，通过气阀吹出所要
分选的塑料瓶。该研究基于支持向量机算法建立塑料
分类识别模型，选取塑料瓶底部作为识别区域，免除
了标签或瓶盖未去掉的风险。He 等 [14] 通过轮廓点空
间位置关系判别塑料瓶间位置关系，基于 K 均值聚类
图 2 磁流体密度梯度分选设备示意图 [8]
的方法实现颜色分选，最终通过设计智能识别分类系
统实现塑料瓶智能回收。
2 废杂塑料的电磁分选
3.2 红外光谱识别与分选
不同物体摩擦过程中存在电荷转移现象，从而带
张毅民等 [15] 基于近红外高光谱图像系统建立
上不同种类电荷。荷电器中两种塑料颗粒之间或塑料
ABS、PS、PVC、PE、PP 和 PET 的识别分类模型，
颗粒与壁面之间相互摩擦带上电荷。在分离电场作用
模型准确率最高可达到 100%。Vidal 等 [16] 基于近红
下，两种塑料向不同方向运动，实现异种塑料分离，
外高光谱技术和偏最小二乘判别分析方法成功实现
如图 3 所示。
PP、PS 分离，但不能区分 HDPE 和 LDPE。Mecozzi
等 [17] 利用独立成分分析方法对 190 个塑料样本的傅里
叶变换红外光谱进行分析，通过相关系数法和互相关
函数衡量未知塑料与已知 9 种塑料样本的相似度，从
而进行塑料种类鉴别。
由于黑色和深色塑料吸光率高，近红外光谱技术
难以有效识别，因此使用该技术进行分选时应通过预
处理将黑色和深色塑料剔除。Rozenstein 等 [5] 成功将
中波红外技术应用于黑色和深色塑料分选，但是存在
信噪比低，识别速度慢等问题。尹凤福等人将近红外
图 3 静电分选装置及原理示意图 光谱技术和磁流体密度技术联合实现分选 [18] ，如图 4
Bouhamri 等 [10] 基于摩擦起电技术实现微塑料分 所示。
选及回收利用。微塑料在流化床中相互碰撞带上不同 3.3 X 光谱识别与分选
电荷，之后被吸引到两块圆盘形的电极上。但这种方 X 射线荧光光谱分析广泛应用于物质的元素分析，
如金属、塑料、食品等，是一种无损检测技术。X 光
法只能同时分离两种不同塑料，且两种塑料的导电性
和介电常数需有较大差异，通用性差。Li 等 [11] 通过 可识别塑料中是否含有卤族元素，从而分选出带有阻
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