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Ziel dieses Projektes ist es kosten- und energieeffiziente Lösungen für die Trennung und das Recycling von gemischten Kunststoffabfallen zu entwickeln. Dazu verwenden wird verschiede Ansätze, wie z.B. die Depolymerisation und dem selektiven Herauslösen einzelner Polymersorten, zur effektiven Aufreinigung von Kunststoffabfällen um damit eine geschlossene Kreislaufwirtschaft zu ermöglichen.
Dazu dient die Entwicklung eines Frameworks mittels maschinellem Lernens, welches Löslichkeiten von Polymer-/Oligomer-/Monomer–Lösungsmittel-Systemen vorhersagen kann. Damit soll ein Lösungsmittel-Ranking erstellt werden, mit Hilfe dessen, die schnelle Vorauswahl von Prozessvarianten sowie die anschließende experimentelle Validierung unterstützt werden sollen.
Diese prädiktiven Modelle werden in Depolymerisations- und Lösungsprozesse integriert, um Lösungsmittelauswahl und Prozessparameter wie Druck oder Temperatur zu optimieren um die Gesamteffizienz zu steigern.