管理废弃材料的循环经济的端到端平台制造技术

管理化学回收过程的系统和方法包括访问给料的表征数据，表征数据包括根据一种或多种光谱方法收集的一个或多个光谱。方法包括使用表征数据预测给料中所包括的构成材料集合。方法包括使用所预测的构成材料集合预测给料的材料组成。方法包括至少部分使用给料的预测的材料组成来标识一种或多种目标产物。方法包括生成能够将给料的至少一部分转化成一种或多种目标产物的化学反应方案集合。方法还包括将给料的材料组成、一种或多种目标产物和化学反应方案集合的标识存储在数据存储器中。应方案集合的标识存储在数据存储器中。应方案集合的标识存储在数据存储器中。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】管理废弃材料的循环经济的端到端平台
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2020年9月25日提交的美国申请第17/033,512号的权益和优先权，该申请出于所有目的通过全文引用并入本文。

技术介绍

[0003]塑料产品主要是一次性使用的，并且通常不被回收。全球塑料年产量大致为3.5亿吨，其中大致10％最终被回收，12％被焚烧，并且剩余部分(78％)堆积在垃圾填埋场或自然环境中，其中，需要近500至1000年才能降解。塑料产量预计到2030年将翻一番，并且到2050年将翻三番。
[0004]机械回收是回收塑料的主要策略，并且涉及研磨、熔化和重新挤压塑料废物。高污染率和混合材料流是造成回收过程低产率和低价值的主要原因，这是因为回收设施经常被设计成处理具有高纯度的分类材料流，以保持回收产物的高水平材料性能。由于具有添加剂的复杂配方以及材料的物理降解，甚至仅在几个机械回收循环后，给料杂质降低回收的有效性。例如，对于塑料材料，聚乳酸(PLA)是一种常见的在聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)分类和机械回收操作中经常未被检测到的废弃塑料。作为另一示例，诸如聚氯乙烯(PVC)的氯化化合物在机械和化学回收操作中都是不被容许的，这是因为在回收过程期间会产生腐蚀性化合物，这限制了碳氢化合物输出的价值。

技术实现思路

[0005]提供用于管理废弃材料中结合的分子组分的再利用的技术(例如，方法、系统、存储可由一个或多个处理器执行的代码或指令的非暂时性计算机可读介质)。
[0006]特别地，技术可针对表征进入废物流的构成材料的化学或材料特性。构成材料可以是使用源自包括光谱信息、物理性质、计算算法和机器学习的综合库的化学指纹来标识的。材料表征数据可以被用于开发将材料转变为目标产物的化学过程。目标产物和过程的标识可以通过物流信息、市场数据和实时交易数据被告知。例如，目标产物可以被标识为与相对高的市场需求相关联且可以使用至少一种构成材料相对有效地被生产的产物。
[0007]在一些实施例中，方法可以包括访问给料的表征数据。表征数据可以包括根据一种或多种光谱方法收集的一个或多个光谱。方法可以包括使用表征数据预测给料中所包括的构成材料集合。方法可以包括使用预测的构成材料集合预测给料的材料组成。方法可以包括使用给料的预测的材料组成来标识一种或多种目标产物。方法可以包括生成能够将给料的至少一部分转化成一种或多种目标产物的化学反应方案集合。方法还可以包括将给料的材料组成、一种或多种目标产物和化学反应方案集合的标识存储在数据存储器中。
[0008]在一些实施例中，方法还可以包括标识对适应度函数的一个或多个输入，一个或多个输入描述化学反应方案集合中的化学反应方案。方法还可以包括使用一个或多个输入生成适应度函数的输出。方法还可以包括根据适应度函数、一个或多个输入和一种或多种目标产物从化学反应方案集合中选择实施方案。标识一种或多种目标产物可以包括：访问
描述产物集合的库存信息；以及使用库存信息将产物集合的不完整子集标识为一种或多种目标产物。库存信息可以包括可用于转化的给料的数量或地理区域中可用的一种或多种目标产物中的目标产物的数量中的一个或多个。方法还可以包括将给料中的一部分引导至材料回收设施，材料回收设施被配置为将给料中的该部分转化为一种或多种目标产物中的至少一种目标产物。生成化学反应方案集合可以包括：访问化学反应清单，化学反应清单包括描述给料向一种或多种目标产物中的目标产物的转化的化学反应的表示；以及根据化学反应清单填充化学反应方案集合。生成化学反应方案集合可以包括：使用机器学习模型模拟化学反应方案集合中的化学反应方案的第一构成反应。生成化学反应方案集合可以包括：估计奖励函数的输出，其中，将机器学习模型的输出用作对奖励函数的输入。生成化学反应方案集合还可以包括：通过修改对机器学习模型的输入来估计奖励函数的最大值，其中，输入是来自化学反应方案中的第一构成反应之前的第二构成反应的输出。
[0009]在一些实施例中，计算机系统包括一个或多个处理器和与一个或多个处理器通信的存储器，存储器被配置为存储计算机可执行指令，其中，执行计算机可执行指令使一个或多个处理器执行上述方法的一个或多个方面。
[0010]在一些实施例中，计算机可读存储介质存储计算机可执行指令，当被执行时，这些指令使计算机系统的一个或多个处理器执行上述方法的一个或多个方面。
附图说明
[0011]图1示出了根据本公开的一些实施例的用于管理给料的分子组分的再利用的示例技术。
[0012]图2示出了根据本公开的一些实施例的用于预测给料的材料组成的示例工作流程。
[0013]图3示出了根据本公开的一些实施例的用于生成化学反应方案集合的示例工作流程。
[0014]图4示出了根据本公开的一些实施例的使用化学和物流数据来调谐化学反应过程的示例工作流程。
[0015]图5示出了根据本公开的一些实施例的用于管理给料的分子组分的再利用的方法的示例流程。
具体实施方式
[0016]机械回收在其对混合的、复合的和受污染的废物流的适用性方面受到限制，部分是因为它采用对化学污染物不敏感的机械分离和重整过程，并且可能不能修改废弃材料的化学结构。化学回收可以通过将废弃材料的化学键分解成更小的分子来解决机械回收的局限性。例如，在聚合材料的情况下，化学回收可以提供从塑料废物给料中恢复低聚物、单体或甚至基本分子的途径。在聚合物的情况下，化学回收过程可以包括对复杂塑料产物的化学组成进行解聚和解离的操作，使得其副产物能够被向上循环为新材料的给料。
[0017]化学回收的要素可能允许材料被反复解离成主要的给料材料。以此方式，化学回收可以被整合到
‘
端到端
’
平台中，以促进可回收材料的分子组分的再利用，而不是像在机械回收中那样被化学结构和材料完整性限制在有限数量的物理过程。例如，化学回收的产
物可能包括碱性单体(乙烯、丙烯酸、乳酸、聚乙烯等)、给料气体(一氧化碳、甲烷、乙烷等)或元素物质(硫、碳等)。基于输入废弃材料的分子结构，可以由中间化学物质合成的产物可以被标识，而不是局限于单一一组回收产物，其中中间化学物质可以是通过化学反应从废物中产生的。这样，端到端平台可以通过生成化学反应方案来管理废物流，以将废弃材料转化成一种或多种目标产物。例如，端到端平台可以将废弃给料引导至化学回收设施，以供将废弃材料化学转化成目标产物。以此方式，端到端平台可以改善再利用和回收策略的实施，并且可以增加废弃材料从处置到回收系统的转移。
[0018]端到端平台可以收集描述废弃材料、分子组分和成品产物的数量的数据，并且利用该信息，主动管理回收过程以产生目标产物。化学反应方案可以是使用数据进行修改或更新的，以改变目标产物数量、终点或化学结构。例如，废物转化为给料单体和再转化为原料聚合物的过程可以被追踪且被整合到本地、区域和/或全球废物回收或向上循环系统中。系统可能包括回收经营者，诸如化学加工者、材料回收设施、废物来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：访问给料的表征数据，所述表征数据包括根据一种或多种光谱方法收集的一个或多个光谱；使用所述表征数据预测所述给料中所包括的构成材料集合；使用所述预测的构成材料集合预测所述给料的材料组成；至少部分使用所述给料的预测的材料组成来标识一种或多种目标产物；生成能够将所述给料的至少一部分转化成所述一种或多种目标产物的化学反应方案集合；以及将所述给料的材料组成、所述一种或多种目标产物和所述化学反应方案集合的标识存储在数据存储器中。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：标识对适应度函数的一个或多个输入，所述一个或多个输入描述所述化学反应方案集合中的化学反应方案；使用所述一个或多个输入生成所述适应度函数的输出；以及根据所述适应度函数、所述一个或多个输入和所述一种或多种目标产物从所述化学反应方案集合中选择实施方案。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，标识所述一种或多种目标产物包括：访问描述产物集合的库存信息；以及使用所述库存信息将所述产物集合的不完整子集标识为所述一种或多种目标产物。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，还包括将所述给料的一部分引导至材料回收设施，所述材料回收设施被配置为将所述给料的所述部分转化为所述一种或多种目标产物中的至少一种目标产物。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，预测所述给料中所包括的构成材料集合包括：访问对应于所述一种或多种光谱方法的光谱库和相关联的元数据；标识所述表征数据的所述一个或多个光谱中的谱带；以及将所述谱带与所述光谱库的光谱匹配，以预测所述构成材料集合中的构成材料。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，生成所述化学反应方案集合包括：访问化学反应清单，所述化学反应清单包括描述所述给料向所述一种或多种目标产物中的目标产物的转化的化学反应的表示；以及根据所述化学反应清单填充所述化学反应方案集合。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，生成所述化学反应方案集合包括：使用机器学习模型模拟所述化学反应方案集合中的化学反应方案的第一构成反应；估计奖励函数的输出，其中，将所述机器学习模型的输出用作对所述奖励函数的输入；以及通过修改对所述机器学习模型的输入来估计所述奖励函数的最大值，其中，所述输入是来自所述化学反应方案中的第一构成反应之前的第二构成反应的输出。8.一种系统，包括：存储器，被配置为存储计算机可执行指令；和
一个或多个处理器，与所述存储器通信并被配置为执行所述计算机可执行指令以：访问给料的表征数据，所述表征数据包括根据一种或多种光谱方法收集的一个或多个光谱；使用所述表征数据预测所述给料中所包括的构成材料集合；使用所述预测的构成材料集合预测所述给料的材料组成；至少部分使用所述给料的预测的材料组成来标识一种或多种目标产物；生成能够将所述给料的至少一部分转化成所述一种或多种目标产物的化学反应方案集合；以及将所述给料的材料组成、所述一种或多种目标产物和所述化学反应方案集合的标识存储在数据存储器中。9.根据权利要求8所述的系统，其中，执行所述计算机可执行指令还使所述一个或多个处理器：标识对适应度函数的一个或多个输入，所述一个或多个输入描述所述化学反应方案集合中的化学反应方案；使用所述一个或多个输入生成所述适应度函数的输出；以及根据所述适应度函数、所述一个或多个输入和所述一种或多种目标产物从所述化学反应方案集合中选择实施方案。10.根据权利要求8或9所述的系统，其中，标识所述一种或多种目标产物包括：访问描述产物集合的库存信息；以及使用所述库存信息将所述产物集合的不完整子集标识为所述一种或多种目标产物。11.根据权利要求8至10中任一项所述的系统，其中，执行所述计算机可执行指令还使所述一个或多个处理器将所述给料的一部分引导至材料回收设施，所述材料回收设施被配置为...

【专利技术属性】
技术研发人员：D，
申请(专利权)人：X开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：