資源的可持續(xù)發(fā)展和再利用是實(shí)現(xiàn)綠色、低碳、循環(huán)經(jīng)濟(jì)體系的重要環(huán)節(jié)，垃圾分類(lèi)是其中必不可少的一部分。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，垃圾總量逐年增長(zhǎng)，可回收垃圾的識(shí)別和分類(lèi)是將垃圾變廢為寶，實(shí)現(xiàn)垃圾資源化、回收再利用和節(jié)約資源的前提。

基于物理特性和圖像的識(shí)別分類(lèi)方法，受環(huán)境、光照、拍攝角度、垃圾幾何形狀等因素影響準(zhǔn)確率較低，且不能滿(mǎn)足精細(xì)化分類(lèi)要求；紅外光譜、高光譜、熒光光譜等技術(shù)需要對(duì)檢測(cè)的垃圾樣品進(jìn)行預(yù)處理，操作復(fù)雜，不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)。

為實(shí)現(xiàn)快速、自動(dòng)、準(zhǔn)確的垃圾識(shí)別和分類(lèi)以供再利用，合肥工業(yè)大學(xué)盧榮勝教授團(tuán)隊(duì)尋求能夠簡(jiǎn)化和改進(jìn)可回收垃圾識(shí)別和分類(lèi)的有效方法。

論文截圖

根據(jù)垃圾的物質(zhì)成分進(jìn)行分類(lèi)

2017 年，國(guó)家發(fā)改委、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部共同出臺(tái)了《生活垃圾分類(lèi)制度實(shí)施方案》，2020 年底前，在重點(diǎn)城市的城區(qū)范圍內(nèi)先行實(shí)施生活垃圾強(qiáng)制分類(lèi)，目標(biāo)之一是生活垃圾回收利用率達(dá)到 35% 以上。目前大部分城市已實(shí)行垃圾分類(lèi)，但居民對(duì)垃圾分類(lèi)的規(guī)定和操作方法不夠了解，因此政府增加分類(lèi)知識(shí)和技巧的宣傳，制定監(jiān)管制度，投入了較多的人力物力資源，但分類(lèi)落實(shí)仍存在困難。

" 我們小區(qū)剛開(kāi)始實(shí)行垃圾分類(lèi)時(shí)，社區(qū)、物業(yè)投入了大量的精力，利用多種手段進(jìn)行宣傳和監(jiān)管，甚至只能在固定地點(diǎn)、固定時(shí)間投放垃圾。很多人覺(jué)得操作比較麻煩，感覺(jué)給生活帶來(lái)了不便，尤其獨(dú)居老人，把所有垃圾不分類(lèi)扔在單元門(mén)口，增加了保潔人員工作，小區(qū)環(huán)境也受到影響 "，楊蕾副教授說(shuō)，" 我們團(tuán)隊(duì)一直從事物質(zhì)成分檢測(cè)方面的研究，垃圾分類(lèi)的目的一是減小環(huán)境污染，更重要的是對(duì)可回收垃圾進(jìn)行資源再利用。資源再利用一般依據(jù)物質(zhì)成分進(jìn)行分類(lèi)再利用，因此，基于物質(zhì)成分的分類(lèi)方法會(huì)有較高的準(zhǔn)確性，如果根據(jù)物質(zhì)成分實(shí)現(xiàn)垃圾的自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)，可以給居民、政府、回收工廠(chǎng)帶來(lái)更多的便利，因此我萌生了利用自己的專(zhuān)業(yè)知識(shí)來(lái)解決垃圾識(shí)別和分類(lèi)的問(wèn)題。"

LIBS 技術(shù)用于垃圾分類(lèi)的特色與亮點(diǎn)

研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜（LIBS）根據(jù)垃圾的物質(zhì)成分進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)的研究，LIBS 技術(shù)是一種原子發(fā)射光譜分析技術(shù)，利用高能激光與物質(zhì)互作用產(chǎn)生等離子體發(fā)射光譜，實(shí)現(xiàn)物質(zhì)組分及其含量的定性和定量檢測(cè)，具有無(wú)需樣品預(yù)處理、操作簡(jiǎn)單、快速、實(shí)時(shí)、多元素同時(shí)檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)。我們采集了可回收垃圾樣品的 LIBS 光譜，利用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)光譜信息進(jìn)行處理。由于 LIBS 光譜中包含大量信息，若利用 LIBS 全光譜進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，不僅影響機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)模型的分類(lèi)效率，還會(huì)導(dǎo)致分類(lèi)不準(zhǔn)確，所以對(duì)光譜進(jìn)行降維提取特征光譜，對(duì)降維后的光譜結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行可回收垃圾分類(lèi)?；诓煌慕稻S算法與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，我們構(gòu)建了多個(gè)分類(lèi)模型，根據(jù)分類(lèi)結(jié)果和評(píng)估指標(biāo)選擇最優(yōu)模型。

用于采集可回收垃圾光譜的 LIBS 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

考慮到垃圾成分的復(fù)雜性和精確分類(lèi)的重要性，針對(duì)可回收垃圾，做了兩種層面的研究，分別是面對(duì)消費(fèi)者層面進(jìn)行垃圾類(lèi)別的分類(lèi)研究，以及面對(duì)回收加工工廠(chǎng)層面對(duì)同類(lèi)可回收垃圾進(jìn)行精細(xì)分類(lèi)。這項(xiàng)研究中，我們收集并分析了未經(jīng)預(yù)處理的 80 個(gè)可回收垃圾的 LIBS 光譜，面對(duì)消費(fèi)者層面將其分為紙張、塑料、玻璃、金屬、紡織品和木材六類(lèi)；面對(duì)回收加工工廠(chǎng)層面，基于某類(lèi)可回收垃圾具有特定的再利用用途，分別對(duì)金屬和塑料進(jìn)行了精細(xì)分類(lèi)。由于不同垃圾具有獨(dú)特的物質(zhì)組分特性，該技術(shù)能準(zhǔn)確、高效實(shí)現(xiàn)可回收垃圾的識(shí)別和分類(lèi)，六種垃圾的識(shí)別分類(lèi)和精細(xì)分類(lèi)的最優(yōu)模型準(zhǔn)確率可達(dá) 100%。

部分可回收垃圾樣品圖

部分可回收垃圾樣品 LIBS 光譜圖（圖中標(biāo)記為元素特征譜線(xiàn)）

利用 LIBS 技術(shù)對(duì)可回收垃圾分類(lèi)的過(guò)程

這項(xiàng)工作可解決現(xiàn)有垃圾分類(lèi)方法受環(huán)境影響、樣品需預(yù)處理、分類(lèi)準(zhǔn)確率低、不能實(shí)現(xiàn)精細(xì)分類(lèi)、不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類(lèi)等問(wèn)題，對(duì)生活工業(yè)垃圾分類(lèi)、資源回收與加工工業(yè)，推進(jìn)綠色生態(tài)建設(shè)，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

產(chǎn)業(yè)化前景

基于物質(zhì)成分分析的 LIBS 技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)快速、自動(dòng)、準(zhǔn)確的可回收垃圾識(shí)別和分類(lèi)、以及精細(xì)化分類(lèi)，即適合生活垃圾和工業(yè)垃圾的分類(lèi)，還可用于回收加工工廠(chǎng)。團(tuán)隊(duì)在該方面做了初步的研究和分析，若要實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，還需大量增加垃圾樣本種類(lèi)與數(shù)量，根據(jù)加工再利用需求增加垃圾精細(xì)化分類(lèi)類(lèi)別。團(tuán)隊(duì)目前仍在繼續(xù)該方面的研究，歡迎感興趣或能提供精細(xì)化分類(lèi)樣本的企事業(yè)團(tuán)隊(duì)共同探討。

參考文獻(xiàn)

Lei Yang,   Yong Xiang,   Yinchuan Li,   Wenyi Bao,   Feng Ji,   Jingtao Dong,   Jingjing Chen,   Mengjie Xu,   Rongsheng Lu; Identification and classification of recyclable waste using laser-induced breakdown spectroscopy technology.   AIP Advances   1 July 2023; 13 ( 7 ) : 075024.   https://doi.org/10.1063/5.014932