[发明专利]一种基于光谱识别技术的干垃圾深度分选方法与装置

说明书

本发明公开了一种基于光谱识别技术的干垃圾深度分选方法与装置。方法包括以下步骤：建立源头分类后干垃圾的深度分选类别；获取不同深度分选类别干垃圾的红外光谱数据，并建立干垃圾红外光谱数据库；对红外光谱数据进行预处理，构建随机森林分类模型，并采用留一法进行交叉验证；利用光谱识别技术，结合训练好的随机森林分类模型，检测未知种类干垃圾的红外光谱数据，获得其归属类别，以实现深度分选。本发明还公开了一种干垃圾深度分选装置，包括运输装置、分拣装置、收集装置和中枢控制装置。本发明通过不同类别干垃圾红外光谱的差异，依靠光谱识别技术对源头分类后的干垃圾进行深度分选，大大地提高了城市生活垃圾中干垃圾的回收利用效率。

技术领域

本发明属于垃圾深度分选技术领域，具体涉及一种基于光谱识别技术的干垃圾深度分选方法与装置。

背景技术

随着我国城市化进程的高速推进，垃圾围城的窘境日益严重。城市生活垃圾作为一种城市生态系统转化的副产物，具有种类多、总量大等特点，传统的垃圾处理方式一般为较为粗犷的焚烧发电和卫生填埋，具有二次污染和资源回收率低等缺点。为了提高生活垃圾的资源产出率，2018年，我国住房和城乡建设部提出将逐步建设生活垃圾源头分类“四分法”，将生活垃圾分为可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾四大类，并分别进行减量化、无害化和资源化利用。源头分类后的其他垃圾，通常也称为干垃圾，占生活垃圾总量的30％以上，目前的处理方式仍为焚烧或填埋。然而，干垃圾中含有大量被污染的废纸张、废塑料、废橡胶、织物、木竹等多种有机组分，这些组分按照成分的不同可以分为纤维素及其衍生物、烯类聚合物等，并可以进一步通过不同的手段进行高值化利用，将这些组分分离出来对于进一步提高生活垃圾的资源产出率意义重大。

目前，我国城市生活垃圾源头分类仍处于试点阶段。因此，目前主流的垃圾分选技术依然是针对原生混合垃圾的机械分选，其原理是依据垃圾的基础属性进行分类，以机械化风选、塑料水选、金属磁选等技术为主，整体分选纯度在70～80％。然而，现有的垃圾分选技术并不适用于源头分类后的干垃圾深度分选。

光谱识别技术是分析物质成分的有力工具，广泛应用于食品、化工、现代医学等领域，具有所需样品量小、不破坏样品、快速、简便、精确度高等优点，在分类鉴别领域展现出了巨大潜力。现阶段，尚未见公开报道基于光谱识别的干垃圾深度分选技术。

发明内容

本发明针对目前干垃圾深度分选领域技术手段的缺失、以及现有的垃圾分选技术并不适用于源头分类后的干垃圾深度分选，从而提出一种新型的对于干垃圾深度分选的技术方案；该方案对于垃圾分类具有重要意义，特别是对我国未来全面实行生活垃圾源头分类后的生活垃圾处理技术的发展奠定重要基础。

本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：

一种基于光谱识别技术的干垃圾深度分选方法，该方法包括以下步骤：

步骤一：建立源头分类后干垃圾的深度分选类别。

进一步地，所述步骤一中深度分选类别对应其组分特点及高值化利用方式分别为：

纤维素类：主要成分是纤维素及其衍生物，可经选择性催化热解制备高附加值化学品；

烯类聚合物类：多数为受污染的塑料或人造织物，具有耐腐蚀、难降解的特点，可经催化热转化联产碳纳米管和富氢气体；

低值类：无机物含量相对较高，深度分选后无更多高值化利用方式。

步骤二：获取不同深度分选类别干垃圾的红外光谱数据，建立干垃圾红外光谱数据库。

进一步地，所述步骤二中的红外光谱数据为干垃圾在650～4000cm^-1波段的红外光谱数据。

步骤三：对干垃圾红外光谱数据进行预处理，并且提取特征波段，得到样本数据。