科学家利用机器学习，用来区分可降解塑料和传统塑料

发布时间：2023-05-23 17:00:35 所属栏目：大数据来源：转载

导读： 　　食品包装袋、咖啡杯、塑料袋……，塑料在我们的日常生活中随处可见。可降解塑料制品使用越来越多,这些年来,随着国家政策的引导和居民环境意识的增强,可降解塑料制品的使用

　　食品包装袋、咖啡杯、塑料袋……，塑料在我们的日常生活中随处可见。可降解塑料制品使用越来越多,这些年来,随着国家政策的引导和居民环境意识的增强,可降解塑料制品的使用已经在逐年增长。

　　只是这些可降解的塑料制品和传统塑料之间，在外观上很难进行有效区分，如果在回收环节没有做好，可能会污染塑料的回收并降低效率。

　　伦敦大学学院（UCL）的研究人员在 Frontiers in Sustainability 上发表了一篇论文，他们使用机器学习自动对不同类型的可堆肥、可生物降解塑料进行分类，并将它们与传统塑料区分开来。

　　该研究的通讯作者 Mark Miodownik 教授说：“准确性非常高，可以使该技术在未来切实可行地用于工业回收和堆肥设施”。

　　从报道中获悉，研究人员利用人工智能，对 5mm 乘以 5mm 到 50mm 乘以 50mm 之间的塑料材质进行分类。

　　本次测试的传统塑料主要为 PP、PET 材质（主要用于食品容器和饮料瓶）；生物质发电的可堆肥、可生物降解塑料包装袋样品主要为可降解PLA 和可降解PBAT 相结合的材质，用于杯盖、茶包和杂志包装

　　结果表明成功率很高：当样品测量值超过 10 毫米 x 10 毫米时，该模型对所有材料都达到了完美的精度。然而，对于尺寸为 10 毫米 x 10 毫米或更小的甘蔗衍生材料或棕榈叶材料，误分类率分别为 20% 和 40%。

　　查看尺寸为 5mm x 5mm 的碎片，一些材料的识别比其他材料更可靠：对于 LDPE 和 PBAT 碎片，错误分类率为 20%；两种生物质衍生材料的错误识别率分别为 60%（甘蔗）和 80%（棕榈叶）。（甘蔗）和80%（棕榈叶）。这些材料的错误识别率分别为20，甘蔗）。然而，在一些情况下，这些材料的错误识别率可能高达100%。

（编辑：晋中站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!