Vše
Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Data-Driven Recyclability Classification of Plastic Waste

Popis výsledku

Identifikátory výsledku

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Data-Driven Recyclability Classification of Plastic Waste

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This work aims to propose a general data-driven plastic waste categorisation procedure that defines their recyclability based on classification into material recycling classes. The contamination in plastics, such as metal fillers or additives, is accumulated during the entire Life Cycle, which can be harmful to either mechanical or chemical recycling. The plastic polymers can also degrade during recycling due to weakened chemical bonds in the polymers. The diversity of plastic material types and products makes it necessary to use a data-driven quality-based definition of plastic waste properties to facilitate proper waste recycling and mitigation. This study demonstrates the use of Machine Learning tools that enable automated classification to analyse the plastic waste data and derive the indicators for plastic waste recyclability. Tree-based models such as the Decision Tree Model and Random Forest Algorithm are used as they produce interpretable if-then rules for plastic waste categorisation. The proposed method allows an analysis of the metal contamination and degradation data in a collection of plastic material samples or batches to derive a general categorisation rule for a polymer type – PE. The data-driven plastic categorisation could help in understanding the current waste practices and determining a proper recycling plan for local or even global plastic waste. © 2021 Italian Association of Chemical Engineering - AIDIC. All rights reserved.

  • Název v anglickém jazyce

    Data-Driven Recyclability Classification of Plastic Waste

  • Popis výsledku anglicky

    This work aims to propose a general data-driven plastic waste categorisation procedure that defines their recyclability based on classification into material recycling classes. The contamination in plastics, such as metal fillers or additives, is accumulated during the entire Life Cycle, which can be harmful to either mechanical or chemical recycling. The plastic polymers can also degrade during recycling due to weakened chemical bonds in the polymers. The diversity of plastic material types and products makes it necessary to use a data-driven quality-based definition of plastic waste properties to facilitate proper waste recycling and mitigation. This study demonstrates the use of Machine Learning tools that enable automated classification to analyse the plastic waste data and derive the indicators for plastic waste recyclability. Tree-based models such as the Decision Tree Model and Random Forest Algorithm are used as they produce interpretable if-then rules for plastic waste categorisation. The proposed method allows an analysis of the metal contamination and degradation data in a collection of plastic material samples or batches to derive a general categorisation rule for a polymer type – PE. The data-driven plastic categorisation could help in understanding the current waste practices and determining a proper recycling plan for local or even global plastic waste. © 2021 Italian Association of Chemical Engineering - AIDIC. All rights reserved.

Klasifikace

  • Druh

    JSC - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20704 - Energy and fuels

Návaznosti výsledku

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Chemical Engineering Transactions

  • ISSN

    2283-9216

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    neuveden

  • Číslo periodika v rámci svazku

    88

  • Stát vydavatele periodika

    IT - Italská republika

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    679-684

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85122526987

Základní informace

Druh výsledku

JSC - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

JSC

OECD FORD

Energy and fuels

Rok uplatnění

2021