Erstmalige Umsetzung eines selbstlernenden NIR-Systems mit Bilderkennung zur sortenreinen Sortierung von Altpapier und Erschließung neuer Altpapierressourcen

Kurzbeschreibung

Die LEIPA Georg Leinfelder GmbH ist ein führender Papierhersteller im Europäischen Markt. Am Standort in Schwedt werden jährlich ca. 1,195 Millionen Tonnen Papier und Verpackungen aus 100 Prozent Altpapier produziert.

Am Standort wird bisher eine konventionelle lineare Altpapiersortierung bestehend aus den Stufen Aufgabebunker, Grobsieb, Feinsieb, PaperSpike/NIR-Spektroskopie und Sortierkabine betrieben. Durch die Sortierung erhält man drei wesentliche Altpapierströme. Darunter die Deinkingware, welche für die Herstellung von hochwertigen weißen Papieren eingesetzt wird, die OCC-Ware (old corrugated containerboard), welche als braune Fasern für Kartonagen und Pappe verwendet wird und die Mischware, welche ebenfalls in die Herstellung von Kartonagen und Pappe fließt. Das übergeordnete Ziel der Sortierung ist es, möglichst hochwertige Deinkingware sowie OCC-Ware in einer hohen Sortenreinheit zu sortieren. Bisher landen jedoch große Mengen hochwertigerer Deinkingware im Mischpapier und in den Sortierresten und gehen damit für eine höherwertige Verwertung verloren. Vorversuche des Unternehmens haben erhebliche Potentiale von hochwertigen weißen Altpapieren im Mischpapier und auch in anderen bisher unwirtschaftlichen Altpapierströmen wie Papier, Karton und Pappe (PPK) aus der Erfassung von Leichtverpackungen, Altpapier aus dem Restabfall und Gewerbeabfall aufgezeigt, die mit den konventionellen Systemen noch nicht stofflich verwertet werden können.

Im Rahmen dieses Vorhabens möchte die LEIPA Georg Leinfelder GmbH in eine innovative Anlage zur hocheffizienten und sortenreinen Sortierung von Altpapier investieren. Die neue Anlage mit einer jährlichen Kapazität von 120.000 Tonnen soll einerseits die Sortierausbeute, insbesondere der hochwertigen Deinkingware für grafische Papiere, deutlich steigern und andererseits auch alternative Altpapierquellen erschließen. Als Herz der Sortieranlage ermöglicht die NIR-Sortierung mit GAIN-Technologie zusätzlich zur Nahinfrarotspektroskopie eine Bilderkennung mit deep-learning-Funktion. Diese Bilderkennung stellt eine absolute Neuheit im Bereich der Papiersortierung dar. Sie ist in der Lage, durch eine moderne Sensorik Bilddaten (Form/Textur) zu sammeln und diese zu klassifizieren. So können beispielsweise komplexe Verpackungsreste wie Kartonagen mit weißer Außenschicht und grauen oder braunen Fasern im Inneren erkannt werden. In der Folge entstehen im Sortierprozess ein weitaus reineres Deinkinggut und zugleich eine höhere Ausbeute. Eine Innovation liegt auch in der geplanten Vernetzung der Anlage bzw. der Anlagenkomponenten untereinander. Mit der Software Insight von TOMRA werden sämtliche NIR/GAIN-Systeme untereinander vernetzt, die Software stellt eine leistungsfähige Industrie 4.0-Datenplattform zur Verbesserung der Sortier- und Klassifizierungseffizienz dar.

Durch die innovative Sortiertechnik soll die Sortierquote für weiße Altpapiere (Deinkingware) aus Haushaltssammelware um ca. 10 Prozent gesteigert werden. Jährlich können mit der neuen Anlagen 8.640 Tonnen Deinkingware aus Haushaltssammelware und 6.435 Tonnen Deinkingware aus Leichtverpackungen für das stofflich hochwertige Recycling zurückgewonnen werden. Insgesamt können jährlich 15.075 Tonnen Deinkingware zurückgewonnen werden, die Frischfaser substituieren können. Durch die Digitalisierung und automatische Steuerung der Prozesse in der Altpapieraufbereitung und der Papierproduktion können im weiteren Verlauf weitere Energie und Chemikalieneinsparungen erreicht werden.

Vor dem Hintergrund, dass die Menge an weißen Papierfasern im Altpapier stetig abnimmt und daher in der Zukunft Beschaffungsprobleme entstehen können, ist die Steigerung der Sortierquote für deinkbare Fasern von zentraler Bedeutung, um auch in Zukunft auf den Einsatz von Frischfasern verzichten zu können und die 100prozentige Altpapierquote in LEIPAs Papierproduktion zu erhalten. So gelingt langfristig auch die Vermeidung eines höheren Energie- und Ressourceneinsatzes in der Erzeugung von Frischfasern.