JP2023069528A - 樹脂回収方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】ＡＳＲに含まれる樹脂をより多く回収する方法を提供する。【解決手段】複数種の樹脂を含有するＡＳＲから特定の樹脂を回収する樹脂回収方法であって、ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する樹脂選別回収工程を有する樹脂回収方法である。【選択図】図１
Description
本発明は、自動車の廃棄に伴い大量に発生するＡＳＲ（自動車シュレッダーダスト）からの樹脂回収方法に関する。
従来、使用済自動車は、バッテリー、エンジン、タイヤ、及びその他の有価部品が取り外された後にプレス及びシュレッダー処理され、鉄屑・非鉄屑として再利用されている。このシュレッダー処理時にプラスチック、ゴム、鉄、アルミニウム、銅等が混在したＡＳＲが大量に発生している。このＡＳＲは、自動車リサイクル法に従って分別され、金属・非鉄金属類やガラス類は再利用が進んでいる。また、ＡＳＲには、３３％以上の複数種の樹脂（プラスチック）が含まれるが、樹脂は再利用が難しく、埋め立て処分されるか、廃棄物焼却炉にて燃焼・溶融処理されていた。
近年、ＡＳＲに含まれる樹脂を回収して再利用することが期待されている。このようなＡＳＲから樹脂を回収する技術として、例えば、液体による比重分別により浮いた樹脂群からタルク等の無機フィラー成分の量に応じたグレード分割技術が開示されている（非特許文献１及び非特許文献２参照）。非特許文献１及び２に示すように、水などの液体を用いて比重分別され沈降した樹脂群は、ＡＳＲに含まれる樹脂全体の約５５％に及ぶものであるが、（浮いた樹脂では大部分がポリオレフィン系樹脂であるのに比べて）樹脂の成分組成が複雑であり、大部分が黒色であるという理由から、分別が困難なため、全量、回収されることなく、セメントの原燃料等として焼却処理されていた。
平成２７年度低炭素型３Ｒ技術・システム実証事業（ＡＳＲから材料リサイクルを図る仕組みづくり）報告書（平成２８年２月２９日、豊田通商株式会社、https://www.env.go.jp/recycle/car/pdfs/h27_report01_mat05.pdf）
ＡＳＲ回収樹脂からのリサイクルプロセス最適化 車由来の樹脂高度選別スキーム開発業務 報告書（平成３０年７月、ヴェオリア・ジェネッツ株式会社、https://www.nissan-global.com/JP/ENVIRONMENT/A_RECYCLE/R_FEE/SAISHIGEN/2017/PDF/report_asr_recovery_resin_recycle_process.pdf）
本発明はこのような事情に鑑みなされたものであり、本発明の課題は、ＡＳＲに含まれる樹脂をより多く回収する方法を提供することにある。
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意研究した結果、ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂を回収した後に、回収した樹脂から特定の樹脂を選別することにより、上記課題を解決することができることを見いだし、本発明を完成するに至った。
すなわち、本発明は、以下の通りである。
［１］複数種の樹脂を含有するＡＳＲから特定の樹脂を回収する樹脂回収方法であって、
前記ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する樹脂選別回収工程を有することを特徴とする樹脂回収方法。
［１］複数種の樹脂を含有するＡＳＲから特定の樹脂を回収する樹脂回収方法であって、
前記ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する樹脂選別回収工程を有することを特徴とする樹脂回収方法。
［２］前記樹脂選別回収工程における樹脂の選別が、光学式識別装置を用いて行われることを特徴とする上記［１］記載の樹脂回収方法。
［３］前記光学式識別装置が、画像識別装置であることを特徴とする上記［２］記載の樹脂回収方法。
［４］前記光学式識別装置が、分光分析装置であることを特徴とする上記［２］記載の樹脂回収方法。
［５］前記分光分析装置が、ラマン散乱光学識別装置、中赤外吸収光学識別装置、及び近赤外吸収光学識別装置から選ばれる少なくとも１つであることを特徴とする上記［４］記載の樹脂回収方法。
［６］前記樹脂選別回収工程において選別する特定の樹脂が、高剛性ポリオレフィン樹脂、ポリスチレン系樹脂、及びナイロン樹脂から選ばれる少なくとも１つの樹脂であることを特徴とする上記［１］～［５］のいずれか記載の樹脂回収方法。
［７］樹脂選別回収工程の前に、比重により分離沈降した樹脂から酸化鉄を含有する樹脂を除去する酸化鉄含有樹脂除去工程を有することを特徴とする上記［１］～［６］のいずれか記載の樹脂回収方法。
［３］前記光学式識別装置が、画像識別装置であることを特徴とする上記［２］記載の樹脂回収方法。
［４］前記光学式識別装置が、分光分析装置であることを特徴とする上記［２］記載の樹脂回収方法。
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［７］樹脂選別回収工程の前に、比重により分離沈降した樹脂から酸化鉄を含有する樹脂を除去する酸化鉄含有樹脂除去工程を有することを特徴とする上記［１］～［６］のいずれか記載の樹脂回収方法。
［８］上記［１］～［７］のいずれか記載の樹脂回収方法で回収された樹脂をペレット加工するペレット加工工程を有することを特徴とする樹脂ペレットの製造方法。
［９］前記ペレット加工工程において、タンデム方式の押出機でペレット加工することを特徴とする上記［８］記載の樹脂ペレットの製造方法。
［９］前記ペレット加工工程において、タンデム方式の押出機でペレット加工することを特徴とする上記［８］記載の樹脂ペレットの製造方法。
本発明の樹脂回収方法によれば、ＡＳＲに含まれる樹脂をより多く回収することができる。
本発明の樹脂回収方法は、複数種の樹脂を含有するＡＳＲから特定の樹脂を回収する樹脂回収方法であって、ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する樹脂選別回収工程を有することを特徴とする。なお、本発明の「樹脂回収方法」は、「樹脂の製造方法」と同義であり、本発明の回収方法により回収された樹脂にも本権利の効力が及ぶものである。
本発明の樹脂回収方法によれば、ＡＳＲに含まれる従来回収されていなかった樹脂を回収して、ＡＳＲからより多くの樹脂を回収することができる。特に、液体による比重により分離沈降した樹脂に含まれる特定の樹脂を回収することができる。
本発明のＡＳＲは、自動車の座席やダッシュボードなどの内装材に含まれるプラスチック類、ゴム類、布類、スポンジ類などの可燃物や、ガラス片や回収しきれずに残った金属・非鉄金属類などの不燃物との混合物である。ＡＳＲには、約３３％の樹脂が含まれている。その内訳としては、ポリプロピレン樹脂（ＰＰ）、ポリエチレン樹脂（ＰＥ）等のポリオレフィン系樹脂が７２％程度、ＡＢＳ樹脂、ポリスチレン樹脂（ＰＳ）等のポリスチレン系樹脂が１１％程度、ナイロン樹脂、ポリ塩化ビニル樹脂（ＰＶＣ）、ポリアセタール樹脂（ＰＯＭ）、ポリブチレンテレフタレート樹脂（ＰＢＴ）、ポリアクリル樹脂（ＰＭＭＡ）、炭素繊維が練り込まれた樹脂等のその他の樹脂群が１０％程度である。
樹脂回収に用いられるＡＳＲの大きさ（最大幅）としては、特に制限されるものではないが、通常１００ｍｍ以下であり、５～８０ｍｍが好ましく、１０～６０ｍｍがより好ましく、２０ｍｍ～５０ｍｍがさらに好ましい。この範囲であれば、ＡＳＲ中の樹脂の付着物の増減による比重分別の誤差を低減することができる。また、巨大な処理装置を用いる必要がなくコストを抑えることができる。なお、ＡＳＲの最大幅が１００ｍｍを超えるものは、粉砕して用いることが好ましい。
本発明の樹脂回収方法は、上記のとおり、ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する樹脂選別回収工程を有するものであれば特に制限されるものではなく、これ以外の工程を有していてもよい。図１に示すように、本発明の樹脂回収方法は、例えば、ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離する液体比重分離工程（Ｓ１）と、比重により分離沈降した樹脂から酸化鉄を含有する樹脂を除去する酸化鉄含有樹脂除去工程（Ｓ２）と、液体比重分離工程において分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する樹脂選別回収工程（Ｓ３）とを有しているものを例示することができる。
［樹脂選別回収工程］
樹脂選別回収工程は、ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する工程である。ＡＳＲを投入する液体の比重としては、例えば、０．９５～１．１０程度であり、１．００～１．０８が好ましく、１．００～１．０６がより好ましく、１．００～１．０５がさらに好ましい。液体としては、特に制限はされるものではなく、例えば、水、塩化カルシウム等の比重調整剤で調整した液体などを挙げることができる。
樹脂選別回収工程は、ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する工程である。ＡＳＲを投入する液体の比重としては、例えば、０．９５～１．１０程度であり、１．００～１．０８が好ましく、１．００～１．０６がより好ましく、１．００～１．０５がさらに好ましい。液体としては、特に制限はされるものではなく、例えば、水、塩化カルシウム等の比重調整剤で調整した液体などを挙げることができる。
樹脂選別回収工程において選別される特定の樹脂としては、例えば、ポリオレフィン樹脂、ポリスチレン系樹脂、ナイロン樹脂、ポリ塩化ビニル（ＰＶＣ）、ポリアセタール（ＰＯＭ）、ポリブチレンテレフタレート（ＰＢＴ）、ポリアクリル樹脂（ＰＭＭＡ）等を挙げることができる。好ましくは、高剛性ポリオレフィン樹脂、ポリスチレン系樹脂、ナイロン樹脂である。
高剛性ポリオレフィン樹脂は、タルク含有率が１８％以上のタルク含有ＰＰ（ポリプロピレン）であり、具体的には、タルク含有率が１８～２５％の中タルク含有ＰＰや、タルク含有率が２５％以上の高タルク含有ＰＰである。タルク含有率が１８％以上のタルク含有ＰＰは、黒色、比重が１．０４～１．０７程度、曲げ弾性強さが１４００ＭＰａ以上、シャルピー衝撃強さが８ｋｊ／ｍ２以上等の特性を有している。
ポリスチレン系樹脂は、例えば、ＡＢＳ、ＰＳであり、これらのＡＢＳ、ＰＳは通常ＡＳＲ中に混在している。
ナイロン樹脂は、例えば、ＡＳＲ中にシート状で存在する樹脂、ＡＳＲ中にタイヤ形状の部品として存在する樹脂である。
樹脂選別回収工程における樹脂の選別は、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別できれば特に制限されるものではなく、例えば、光学識別装置を用いる方法が好ましい。光学識別装置としては、例えば、画像識別装置や分光分析装置を挙げることができ、本発明の樹脂の選別は、これらの装置を組み合わせて行うものであってもよい。
画像識別装置を用いて行われる樹脂の選別は、対象となるＡＳＲを撮影した画像データから、ＡＳＲに含まれる樹脂の色、形状、光沢などの特徴を抽出し、分析し、識別することでＡＳＲに含まれる樹脂の種類を選別する。画像識別装置を用いる方法を用いることにより、白色系の樹脂に比べて選別が難しい黒色系の樹脂の選別が可能となる。本選別は、製造ライン上に画像識別装置を設置して行うことができることから大量処理が可能である。なお、画像識別装置は、ＡＩ（人工知能）を利用した画像識別であってもよい。
具体的に、画像識別装置を用いて行われる樹脂の選別としては、例えば、樹脂の画像から取得した色彩情報（ＲＧＢ値、ＨＳＶ値等）により識別する方法や、樹脂の画像に表れた樹脂の形状により識別する方法を挙げることができる。前者の色彩情報により識別する方法により、高剛性ポリオレフィン樹脂、ＡＢＳ、ＰＳ等のポリスチレン系樹脂、及びナイロン樹脂などのＡＳＲに含まれる黒色の樹脂の選別が可能となる。後者の形状による識別方法により、例えば、ＡＳＲ中にタイヤ形状の部品として存在するナイロン樹脂等の特定の形状の樹脂の判別が可能となる。本発明の樹脂の画像から取得した色彩情報により識別する好ましい方法としては、具体的に例えば、ＲＧＢ表色系のＲＧＢ値をＨＳＶ表色系のＨＳＶ値へ変換し、このＨＳＶ値の平均、標準偏差、中央値等の特徴量の組み合わせによる判別得点を用いて識別する方法を挙げることができる。
分光分析装置を用いて行われる樹脂の選別は、対象となるＡＳＲに光を照射してその散乱光や反射光の減衰を解析することで、ＡＳＲに含まれる樹脂の種類を選別する。本選別は、予め取得したデータに基づき選別するものであり、複数成分からなる複合物をその成分比率又は特徴波長域等で選別することができる。具体的に例えば、ＡＳＲ中の白色系の樹脂に比べて選別が難しい黒色系の樹脂をその種別ごとに選別することや、ＡＳＲ中の高剛性ポリオレフィン樹脂をタルクの含有率で選別することができる。分光分析装置としては、例えば、ラマン散乱光学識別装置、中赤外吸収光学識別装置、近赤外吸収光学識別装置等を挙げることができる。複数の分光分析装置を組み合わせて用いてもよい。
具体的に、分光分析装置を用いて行われる樹脂の選別としては、例えば、比重により分離沈降した樹脂に単一波長のレーザーを照射し、ラマン散乱光のラマン散乱スペクトル測定を行い、予め取得した樹脂の種別ごとのラマン散乱スペクトルデータと比較することにより特定の樹脂を同定する方法（ラマン散乱光学識別装置を用いる方法）や、比重により分離沈降した樹脂に中赤外光を照射し、減衰した反射光の中赤外吸収スペクトル測定を行い、予め取得した樹脂の種別ごとの中赤外吸収スペクトルデータと比較することにより特定の樹脂を同定する方法（中赤外吸収光学識別装置を用いる方法）や、比重により分離沈降した樹脂に近赤外光を照射し、減衰した反射光の近赤外吸収スペクトル測定を行い、予め取得した樹脂の種別ごとの近赤外吸収スペクトルデータと比較することにより特定の樹脂を同定する方法（近赤外吸収光学識別装置を用いる方法）を挙げることができる。これにより、樹脂をより正確に選別することができる。また、白色系の樹脂に比べて選別が難しい黒色系の樹脂を選別することができる。
上記画像識別装置を用いて行われる樹脂の選別と、分光分析装置を用いて行われる樹脂の選別とを組み合わせて用いる選別は、具体的に例えば、製造ライン上に画像識別装置を設置し、ＡＳＲに含まれる樹脂から高剛性ポリオレフィン樹脂と、ナイロン樹脂と、その他の樹脂群に選別を行う。続いて、選別した高剛性ポリオレフィン樹脂を、分光分析装置を用いてタルク含有率によって選別を行う。また、選別したその他の樹脂群を、分光分析装置を用いて種別ごとに選別を行う。このように、画像識別装置及び分光分析装置を組み合わせて用いることにより、漏れのない多くの種類の樹脂の選別が可能となると共に、効率よく選別を行うことができることから大量処理が可能となる。また、上述のように画像識別装置は大量処理が可能であるから、画像識別装置で多くの種類の樹脂を選別し、分光分析装置を用いて残りの樹脂を行うなど、それぞれの選別で行う樹脂の種類の数を変更して効率的に選別することが可能である。
本発明の樹脂回収方法は、上記樹脂選別回収工程の前後に他の工程を有していてもよい。他の工程としては、後述の酸化鉄含有樹脂除去工程が挙げられる。
本発明者らは、ＡＳＲに含まれる樹脂を回収することについて探求する中で、ＡＳＲに金属である黒色酸化鉄が含まれていることを突き止めた。すなわち、通常金属を含有する樹脂を樹脂材料として利用する場合は、金属を含有しない樹脂と明確に区別して利用する必要があるが、比重により分離沈降するＡＳＲの中には、黒色酸化鉄含有ＰＰ（ポリプロピレン）が含まれていることがわかった。このＡＳＲに金属である黒色酸化鉄が含まれるという事実は、通常シュレッダー工場での磁力選別によりＡＳＲから事前に金属が取り除かれることから想定されていなかった。また、黒色酸化鉄含有ＰＰの比重は、同じく比重分別により沈降するＡＳＲに含まれるポリスチレン系樹脂（ＡＢＳ／ＰＳ）と同程度であることから、これらを正確に分離回収することは困難であった。
ＡＳＲに含まれる黒色酸化鉄を、シュレッダー工場で用いられるよりも磁力の磁力選別機を用いて分離除去することにより、ＡＳＲに含まれる樹脂を最大限に利用できる。
（酸化鉄含有樹脂除去工程）
酸化鉄含有樹脂除去工程は、上記樹脂選別回収工程の前に、比重により分離沈降した樹脂から酸化鉄を含有する樹脂を除去する工程である。酸化鉄を含有する樹脂を除去する方法としては、酸化鉄を含有する樹脂を除去できるものであれば特に制限されるものではないが、高磁力選別装置を用いる高磁力選別処理が好ましい。高磁力選別処理の磁力強度としては、５０００～２００００ガウスが好ましく、８０００～１５０００ガウスがより好ましく、１００００～１２０００ガウスがさらに好ましい。これにより、シュレッダー工場で行われる通常の磁力選別（３０００～５０００ガウス程度）において、除去できなかった酸化鉄を含有する樹脂を除去することができる。
酸化鉄含有樹脂除去工程は、上記樹脂選別回収工程の前に、比重により分離沈降した樹脂から酸化鉄を含有する樹脂を除去する工程である。酸化鉄を含有する樹脂を除去する方法としては、酸化鉄を含有する樹脂を除去できるものであれば特に制限されるものではないが、高磁力選別装置を用いる高磁力選別処理が好ましい。高磁力選別処理の磁力強度としては、５０００～２００００ガウスが好ましく、８０００～１５０００ガウスがより好ましく、１００００～１２０００ガウスがさらに好ましい。これにより、シュレッダー工場で行われる通常の磁力選別（３０００～５０００ガウス程度）において、除去できなかった酸化鉄を含有する樹脂を除去することができる。
酸化鉄含有樹脂除去工程は、比重による分別の前に行ってもよいし、比重による分別の後に行ってもよいし、比重による分別の前後の両方で行ってもよいが、少なくとも比重による分別の後に行うことが好ましい。これにより、比重による分別で回収した樹脂から除去される処理物の中に、黒色酸化鉄含有ＰＰ以外の金属が少ない高品質な黒色酸化鉄含有ＰＰを回収することができる。回収された黒色酸化鉄含有ＰＰは、大型成形品原料として用いることができる。
以上説明した本発明の樹脂回収方法で回収する樹脂（樹脂選別回収工程において選別する特定の樹脂）は、高剛性ポリオレフィン樹脂、ポリスチレン系樹脂、及びナイロン樹脂から選ばれる少なくとも１つの樹脂であることが好ましい。各樹脂の特性は上記比重により分離沈降した樹脂と同じである。また、本発明の樹脂回収方法で回収された樹脂は、再生材料として用いることができ、例えば、オリコンなどの梱包資材、床材・壁材などの建築資材等の材料として用いることができる。
［樹脂ペレットの製造方法］
本発明の樹脂回収方法で回収された樹脂は、未加工のまま樹脂製品の原料として用いることもできるし、成形加工を行い樹脂製品の原料として用いることもできる（図１参照）。成形加工を行い樹脂製品の原料として用いる場合、成形加工方法としては、例えば、ペレット加工、シート加工、フィルム加工等を挙げることができ、再利用時に様々な用途に利用できるようペレット加工が好ましい。また、本発明の樹脂回収方法で回収された樹脂に高機能性を付与する複合材成形加工を行うことが好ましい。高機能性を付与する方法としては、例えば、使用済み炭素繊維などの炭素繊維を混合して炭素繊維含有樹脂とする方法を挙げることができる。これにより、樹脂に、強度向上や、電磁遮蔽能や、帯電防止能などの機能を付与することができる。
本発明の樹脂回収方法で回収された樹脂は、未加工のまま樹脂製品の原料として用いることもできるし、成形加工を行い樹脂製品の原料として用いることもできる（図１参照）。成形加工を行い樹脂製品の原料として用いる場合、成形加工方法としては、例えば、ペレット加工、シート加工、フィルム加工等を挙げることができ、再利用時に様々な用途に利用できるようペレット加工が好ましい。また、本発明の樹脂回収方法で回収された樹脂に高機能性を付与する複合材成形加工を行うことが好ましい。高機能性を付与する方法としては、例えば、使用済み炭素繊維などの炭素繊維を混合して炭素繊維含有樹脂とする方法を挙げることができる。これにより、樹脂に、強度向上や、電磁遮蔽能や、帯電防止能などの機能を付与することができる。
以下、本発明の樹脂ペレットの製造方法について説明する。
本発明の樹脂ペレットの製造方法は、上記樹脂回収方法で回収された樹脂をペレット加工するペレット加工工程を有することを特徴とする。
本発明の樹脂ペレットの製造方法は、上記樹脂回収方法で回収された樹脂をペレット加工するペレット加工工程を有することを特徴とする。
（ペレット加工工程）
ペレット加工に用いる押出機としては、特に制限されるものではなく、例えば、一軸押出機、二軸押出機、ベント押出機、タンデム押出機等を挙げることができるが、タンデム押出機が好ましい。これにより、例えば、１段目において金属メッシュ等を用いて樹脂に付着した微細な夾雑物を完全に除去し、２段目において夾雑物が除去された樹脂から高品質なペレットを製造することができる。また、タンデム押出機は、目詰まりなどの不都合が生じにくい。ペレット加工に用いるペレタイザーの方式としては、特に制限されるものではなく、例えば、水中カット方式、ホットカット方式、ストランドカット方式等を挙げることができ、ストランドカット方式が好ましい。これにより、純度の高い高品質のペレットを得ることができる。
ペレット加工に用いる押出機としては、特に制限されるものではなく、例えば、一軸押出機、二軸押出機、ベント押出機、タンデム押出機等を挙げることができるが、タンデム押出機が好ましい。これにより、例えば、１段目において金属メッシュ等を用いて樹脂に付着した微細な夾雑物を完全に除去し、２段目において夾雑物が除去された樹脂から高品質なペレットを製造することができる。また、タンデム押出機は、目詰まりなどの不都合が生じにくい。ペレット加工に用いるペレタイザーの方式としては、特に制限されるものではなく、例えば、水中カット方式、ホットカット方式、ストランドカット方式等を挙げることができ、ストランドカット方式が好ましい。これにより、純度の高い高品質のペレットを得ることができる。
以下、本発明を実施例により具体的に説明するが、これらの実施例は本発明の範囲を制限するものではない。
まず、ＡＳＲの比重により分離沈降する樹脂群に含まれる特定の樹脂を用いて、画像識別装置を用いた判別得点による樹脂の選別（予備試験１）及び分光分析装置を用いた樹脂の選別（予備試験２）を行った。
ここで、図２は、予備試験１の画像識別装置を用いた樹脂の選別に用いた樹脂の写真であり、図３は、予備試験１において用いた選別方法の説明図であり、図４は、予備試験１において用いた判別得点のデータを示す図であり、図５は、図４の判別得点のデータを用いた判別結果を示す図である。図６～１０は、予備試験２において用いた各樹脂のラマン散乱スペクトルデータを示す図であり、図６は、２５％タルク含有ＰＰのラマン散乱スペクトルデータを示し、図７は、ＰＰのラマン散乱スペクトルデータを示し、図８は、ＡＢＳのラマン散乱スペクトルデータを示し、図９は、ナイロン樹脂のラマン散乱スペクトルデータを示し、図１０は、タルク含有率が異なるＰＰのラマン散乱スペクトルデータを示す。図１１は、予備試験２における中赤外吸収スペクトルデータを示す図であり、上からナイロン樹脂、ＡＢＳ、ＰＶＣ、２５％タルク含有ＰＰを示す。図１２は、予備試験２における近赤外吸収スペクトルデータを示す図であり、上からナイロン樹脂、ＰＰ、２５％タルク含有ＰＰ、ＡＢＳを示す。
［予備試験１］
（画像識別装置を用いた樹脂の選別）
図２に示すように、ＡＳＲの比重により分離沈降する樹脂群に含まれる特定の樹脂を撮影した。具体的には、ＡＳＲの比重分別により沈降する樹脂群として、２５％タルク含有ＰＰ（高剛性ポリオレフィン樹脂、試料番号Ｎｏ.９～１３）、ＡＢＳ（ポリスチレン系樹脂、試料番号Ｎｏ.１～２）、及びＰＣ（試料番号Ｎｏ.３）を用いた。また、参考として、ＡＳＲの比重分別により浮く樹脂群として、５％タルク含有ＰＰ（試料番号Ｎｏ.４）及び１５％タルク含有ＰＰ（試料番号Ｎｏ.５～８）を用いた。続いて、図３に示すように、撮影した樹脂の画像からＲＧＢ表色系におけるＲＧＢ値を取得した。
（画像識別装置を用いた樹脂の選別）
図２に示すように、ＡＳＲの比重により分離沈降する樹脂群に含まれる特定の樹脂を撮影した。具体的には、ＡＳＲの比重分別により沈降する樹脂群として、２５％タルク含有ＰＰ（高剛性ポリオレフィン樹脂、試料番号Ｎｏ.９～１３）、ＡＢＳ（ポリスチレン系樹脂、試料番号Ｎｏ.１～２）、及びＰＣ（試料番号Ｎｏ.３）を用いた。また、参考として、ＡＳＲの比重分別により浮く樹脂群として、５％タルク含有ＰＰ（試料番号Ｎｏ.４）及び１５％タルク含有ＰＰ（試料番号Ｎｏ.５～８）を用いた。続いて、図３に示すように、撮影した樹脂の画像からＲＧＢ表色系におけるＲＧＢ値を取得した。
続いて、図４に示すように、撮影した各樹脂（試料番号Ｎｏ.１～１３）の画像から取得したＲＧＢ値をＨＳＶ表色系におけるＨＳＶ値に変換を行い、ＨＳＶ値の平均、標準偏差、中央値等の特徴量の組み合わせによる判別得点を得た。図５に示すように、得られた判別得点ＤＳを用いることにより、２５％タルク含有ＰＰと、その他の樹脂群（ＡＢＳ、ＰＣ）とに選別可能であることを確認できた。
［予備試験２］
（分光分析装置を用いた樹脂の選別１）
ラマン散乱光学識別装置（株式会社サイム製）を用いて、２５％タルク含有ＰＰ（高剛性ポリオレフィン樹脂）、ＰＰ（タルクなしＰＰ）、ＡＢＳ、ナイロン樹脂のラマン散乱スペクトルデータを計測した。
その結果を図６～９に示す。
（分光分析装置を用いた樹脂の選別１）
ラマン散乱光学識別装置（株式会社サイム製）を用いて、２５％タルク含有ＰＰ（高剛性ポリオレフィン樹脂）、ＰＰ（タルクなしＰＰ）、ＡＢＳ、ナイロン樹脂のラマン散乱スペクトルデータを計測した。
その結果を図６～９に示す。
各樹脂のラマン散乱スペクトルデータは、それぞれの樹脂を特徴づけるピークを有している（各図における丸印）。具体的には、図６及び図７に示すように、６００ｃｍ－１におけるカウント数は、２５％タルク含有ＰＰが５０，０００程度、ＰＰ（タルクなしＰＰ）が１０，０００程度であり、６００ｃｍ－１におけるカウント数を確認することで、樹脂選別が可能である。また、図８に示すように、ＡＢＳは、１０００ｃｍ－１及び２２００ｃｍ－１付近に表れる特徴的なピークを確認することで、樹脂選別が可能である。また、図９に示すように、ナイロン樹脂は、１３５０ｃｍ－１及び１７５０ｃｍ－１付近に表れる特徴的なピークを確認することで、樹脂選別が可能である。
以上のことから、ラマン散乱光学識別装置を用いたラマン散乱スペクトルデータを用いて樹脂を選別できることを確認した。
以上のことから、ラマン散乱光学識別装置を用いたラマン散乱スペクトルデータを用いて樹脂を選別できることを確認した。
また、ラマン散乱光学識別装置（株式会社サイム製）を用いて、タルク含有率がそれぞれ異なるＰＰのラマン散乱スペクトルデータを測定した。用いた各ＰＰのタルク含有率は、２０％、３０％、４０％、５０％である。なお、比較として、ＰＰ単体、タルク単体、ＡＳＲの比重分別により浮く樹脂である１０％タルク含有ＰＰのラマン散乱スペクトルデータを計測した。
その結果を図１０に示す。なお、図１０における各グラフは、５００ｃｍ-１における値が高い順に上から、５０％タルク含有ＰＰ、４０％タルク含有ＰＰ、３０％タルク含有ＰＰ、２０％タルク含有ＰＰ、タルク、１０％タルク含有ＰＰ、ＰＰを示す。
図１０に示すように、ＰＰのタルク含有率は、５００ｃｍ－１までに現れるピークの立ち上がりの高さを検量線で識別することにより同定が可能であることを確認できた。
その結果を図１０に示す。なお、図１０における各グラフは、５００ｃｍ-１における値が高い順に上から、５０％タルク含有ＰＰ、４０％タルク含有ＰＰ、３０％タルク含有ＰＰ、２０％タルク含有ＰＰ、タルク、１０％タルク含有ＰＰ、ＰＰを示す。
図１０に示すように、ＰＰのタルク含有率は、５００ｃｍ－１までに現れるピークの立ち上がりの高さを検量線で識別することにより同定が可能であることを確認できた。
（分光分析装置を用いた樹脂の選別２）
中赤外吸収分光装置（株式会社サイム製）を用いて、２５％タルク含有ＰＰ（高剛性ポリオレフィン樹脂）、ＡＢＳ（ポリスチレン系樹脂）、ナイロン樹脂、及びＰＶＣ（ポリ塩化ビニル樹脂）の中赤外吸収スペクトルデータを計測した。
その結果を図１１に示す。なお、図１１における各グラフは、３．８５μｍにおける値が高い順に上から、ナイロン樹脂、ＡＢＳ、ＰＶＣ、２５％タルク含有ＰＰを示す。
中赤外吸収分光装置（株式会社サイム製）を用いて、２５％タルク含有ＰＰ（高剛性ポリオレフィン樹脂）、ＡＢＳ（ポリスチレン系樹脂）、ナイロン樹脂、及びＰＶＣ（ポリ塩化ビニル樹脂）の中赤外吸収スペクトルデータを計測した。
その結果を図１１に示す。なお、図１１における各グラフは、３．８５μｍにおける値が高い順に上から、ナイロン樹脂、ＡＢＳ、ＰＶＣ、２５％タルク含有ＰＰを示す。
図１１における矢印は、２５％タルク含有ＰＰ、ＡＢＳ、ナイロン樹脂を特徴づけるピークを示しており、これらの特徴的なピークを確認することで、樹脂選別が可能であることがわかった。具体的には、２５％タルク含有ＰＰは波長３．３７μｍ、ＡＢＳは波長３．２９μｍ、ナイロン樹脂は波長３．０３μｍに特徴的なピークを有している。なお、ＰＶＣは波長３．４～３．５μｍに、構造の少ない幅の狭いピークを与えることにより、他の樹脂と区別することができる。
以上のことから、中赤外吸収分光装置を用いた中赤外吸収スペクトルデータを用いて樹脂を選別できることを確認した。
以上のことから、中赤外吸収分光装置を用いた中赤外吸収スペクトルデータを用いて樹脂を選別できることを確認した。
（分光分析装置を用いた樹脂の選別３）
近赤外吸収分光装置（株式会社サイム製）を用いて、２５％タルク含有ＰＰ（高剛性ポリオレフィン樹脂）、ＡＢＳ（ポリスチレン系樹脂）、ナイロン樹脂、及びＰＰ（タルクなしＰＰ）の近赤外吸収スペクトルデータを計測した。
その結果を図１２に示す。なお、図１２における各グラフは、上から、ナイロン樹脂、ＰＰ、２５％タルク含有ＰＰ、ＡＢＳを示す。
近赤外吸収分光装置（株式会社サイム製）を用いて、２５％タルク含有ＰＰ（高剛性ポリオレフィン樹脂）、ＡＢＳ（ポリスチレン系樹脂）、ナイロン樹脂、及びＰＰ（タルクなしＰＰ）の近赤外吸収スペクトルデータを計測した。
その結果を図１２に示す。なお、図１２における各グラフは、上から、ナイロン樹脂、ＰＰ、２５％タルク含有ＰＰ、ＡＢＳを示す。
図１２における矢印は、２５％タルク含有ＰＰ、ＡＢＳ、ナイロン樹脂を特徴づけるピークを示しており、これらの特徴的なピークを確認することで、樹脂選別が可能であることがわかった。具体的には、２５％タルク含有ＰＰは波長２３００ｎｍ及び２５００ｎｍ付近、ＡＢＳは波長２３００ｎｍ及び２５００ｎｍ付近、ナイロン樹脂は波長２０５０ｎｍ及び２３００ｎｍ付近に特徴的なピークを有している。
以上のことから、近赤外吸収分光装置を用いた近赤外吸収スペクトルデータを用いて樹脂を選別できることを確認した。
以上のことから、近赤外吸収分光装置を用いた近赤外吸収スペクトルデータを用いて樹脂を選別できることを確認した。
＜実施例＞
本発明の樹脂回収方法を用いて、ＡＳＲから特定の樹脂を回収した。
ＡＳＲ１００ｋｇを、比重約１．０５（出来上がり比重値）に調整した水１０００Ｌに投入し、比重により分離沈降した樹脂（分離沈降樹脂群）の回収を行った。
本発明の樹脂回収方法を用いて、ＡＳＲから特定の樹脂を回収した。
ＡＳＲ１００ｋｇを、比重約１．０５（出来上がり比重値）に調整した水１０００Ｌに投入し、比重により分離沈降した樹脂（分離沈降樹脂群）の回収を行った。
続いて、分離沈降樹脂群から酸化鉄を含有する樹脂の除去を行った（酸化鉄含有樹脂除去工程）。
具体的には、磁力強度１００００ガウスの高磁力選別装置を用いて酸化鉄を含有する黒色酸化鉄含有ＰＰの除去を行った。
これにより、黒色酸化鉄含有ＰＰを１．３ｋｇ程度選別できた。
具体的には、磁力強度１００００ガウスの高磁力選別装置を用いて酸化鉄を含有する黒色酸化鉄含有ＰＰの除去を行った。
これにより、黒色酸化鉄含有ＰＰを１．３ｋｇ程度選別できた。
（画像識別装置を用いた樹脂の選別）
続いて、分離沈降樹脂群を、画像識別装置を用いた樹脂の選別により選別を行った。
具体的には、予備試験１の画像識別装置を用いた樹脂の選別と同様に判別得点ＤＳを用いることにより、高剛性ポリオレフィン樹脂と、その他の樹脂群（ＡＢＳ、ナイロン樹脂、ＰＶＣ等）とに選別を行った。
これにより、高剛性ポリオレフィン樹脂と、その他の樹脂群（ポリスチレン系樹脂（ＡＢＳ）、ナイロン樹脂、ＰＶＣ等）とに選別できた。
続いて、分離沈降樹脂群を、画像識別装置を用いた樹脂の選別により選別を行った。
具体的には、予備試験１の画像識別装置を用いた樹脂の選別と同様に判別得点ＤＳを用いることにより、高剛性ポリオレフィン樹脂と、その他の樹脂群（ＡＢＳ、ナイロン樹脂、ＰＶＣ等）とに選別を行った。
これにより、高剛性ポリオレフィン樹脂と、その他の樹脂群（ポリスチレン系樹脂（ＡＢＳ）、ナイロン樹脂、ＰＶＣ等）とに選別できた。
（分光分析装置を用いた樹脂の選別）
続いて、画像識別装置においてその他の樹脂群に選別された樹脂を、分光分析装置を用いて樹脂の選別を行った。
具体的には、予備試験２の分光分析装置を用いた樹脂の選別２と同様に、ラマン散乱光学識別装置を用いたラマン散乱スペクトルデータを用いることにより、画像識別装置においてその他の樹脂群に選別された樹脂からの選別を行った。
これにより、ポリスチレン系樹脂（ＡＢＳ）、ナイロン樹脂、及びＰＶＣに選別できた。
続いて、画像識別装置においてその他の樹脂群に選別された樹脂を、分光分析装置を用いて樹脂の選別を行った。
具体的には、予備試験２の分光分析装置を用いた樹脂の選別２と同様に、ラマン散乱光学識別装置を用いたラマン散乱スペクトルデータを用いることにより、画像識別装置においてその他の樹脂群に選別された樹脂からの選別を行った。
これにより、ポリスチレン系樹脂（ＡＢＳ）、ナイロン樹脂、及びＰＶＣに選別できた。
また、画像識別装置において高剛性ポリオレフィン樹脂に選別された樹脂を、上記分光分析装置を用いた樹脂の選別１と同様に、タルク含有率により選別した。
具体的には、予備試験２の分光分析装置を用いた樹脂の選別と同様に、ラマン散乱光学識別装置を用いたラマン散乱スペクトルデータを用いることにより、画像識別装置において高剛性ポリオレフィン樹脂に分けられた樹脂をタルク含有率により選別を行った。
これにより、高剛性ポリオレフィン樹脂を、１８～２５％の中タルク含有ＰＰと、タルク含有率が２５％以上の高タルク含有ＰＰとに選別できた。このように本発明の樹脂回収方法を用いることにより、高剛性ポリオレフィン樹脂をタルク含有率ごとに選別できることから、タルク含有率に分けてのＰＰの供給や、タルク含有率の異なるＰＰの混合物を一定の混合割合で供給することができる。
具体的には、予備試験２の分光分析装置を用いた樹脂の選別と同様に、ラマン散乱光学識別装置を用いたラマン散乱スペクトルデータを用いることにより、画像識別装置において高剛性ポリオレフィン樹脂に分けられた樹脂をタルク含有率により選別を行った。
これにより、高剛性ポリオレフィン樹脂を、１８～２５％の中タルク含有ＰＰと、タルク含有率が２５％以上の高タルク含有ＰＰとに選別できた。このように本発明の樹脂回収方法を用いることにより、高剛性ポリオレフィン樹脂をタルク含有率ごとに選別できることから、タルク含有率に分けてのＰＰの供給や、タルク含有率の異なるＰＰの混合物を一定の混合割合で供給することができる。
本発明の樹脂回収方法を用いて、液体による比重分別により分離沈降した樹脂に含まれる、タルク含有率ごとの高剛性ポリオレフィン樹脂（中タルク含有ＰＰ、高タルク含有ＰＰ）、ポリスチレン系樹脂、ナイロン樹脂、及びＰＶＣを回収することができることがわかった。
具体的に、沈降した樹脂としては、中タルク含有ＰＰ（タルク含有率１８～２５％未満）が２４％程度、高タルク含有ＰＰ（タルク含有率２５％以上）が８％程度、ポリスチレン系樹脂（ＡＢＳ）が１１％程度、ナイロン樹脂が４％程度、その他の樹脂群（ＰＶＣ等）が６％程度であった。
なお、水浮き樹脂は、ＰＰが２４％程度、低タルク含有ＰＰ（タルク含有率１８％未満）が１４％程度、ＰＥが７％程度であった。
具体的に、沈降した樹脂としては、中タルク含有ＰＰ（タルク含有率１８～２５％未満）が２４％程度、高タルク含有ＰＰ（タルク含有率２５％以上）が８％程度、ポリスチレン系樹脂（ＡＢＳ）が１１％程度、ナイロン樹脂が４％程度、その他の樹脂群（ＰＶＣ等）が６％程度であった。
なお、水浮き樹脂は、ＰＰが２４％程度、低タルク含有ＰＰ（タルク含有率１８％未満）が１４％程度、ＰＥが７％程度であった。
（樹脂ペレットの製造）
続いて、上記樹脂回収方法で回収された樹脂を用いて、樹脂ペレットの製造を行った。
具体的には、樹脂回収方法で回収された高剛性ポリオレフィン樹脂を、タンデム方式の押出機を用いてペレット加工を行った。ペレット加工に用いるペレタイザーの方式は、ストランドカット方式を用いた。
続いて、上記樹脂回収方法で回収された樹脂を用いて、樹脂ペレットの製造を行った。
具体的には、樹脂回収方法で回収された高剛性ポリオレフィン樹脂を、タンデム方式の押出機を用いてペレット加工を行った。ペレット加工に用いるペレタイザーの方式は、ストランドカット方式を用いた。
本発明の樹脂ペレットの製造方法を用いて得られるペレットは、夾雑物が少なく、純度が高いペレットが得られることがわかった。また、純度が高いペレットであることから、再生材料として、床材・壁材などの建築資材等の材料として用いることができる。
本発明の樹脂回収方法によれば、ＡＳＲから再利用可能な樹脂を回収することができることから、産業上有用である。
Claims (9)
- 複数種の樹脂を含有するＡＳＲから特定の樹脂を回収する樹脂回収方法であって、
前記ＡＳＲを液体に投入し、比重により分離沈降した樹脂から特定の樹脂を選別する樹脂選別回収工程を有することを特徴とする樹脂回収方法。 - 前記樹脂選別回収工程における樹脂の選別が、光学式識別装置を用いて行われることを特徴とする請求項１記載の樹脂回収方法。
- 前記光学式識別装置が、画像識別装置であることを特徴とする請求項２記載の樹脂回収方法。
- 前記光学式識別装置が、分光分析装置であることを特徴とする請求項２記載の樹脂回収方法。
- 前記分光分析装置が、ラマン散乱光学識別装置、中赤外吸収光学識別装置、及び近赤外吸収光学識別装置から選ばれる少なくとも１つであることを特徴とする請求項４記載の樹脂回収方法。
- 前記樹脂選別回収工程において選別する特定の樹脂が、高剛性ポリオレフィン樹脂、ポリスチレン系樹脂、及びナイロン樹脂から選ばれる少なくとも１つの樹脂であることを特徴とする請求項１～５のいずれか記載の樹脂回収方法。
- 樹脂選別回収工程の前に、比重により分離沈降した樹脂から酸化鉄を含有する樹脂を除去する酸化鉄含有樹脂除去工程を有することを特徴とする請求項１～６のいずれか記載の樹脂回収方法。
- 請求項１～７のいずれか記載の樹脂回収方法で回収された樹脂をペレット加工するペレット加工工程を有することを特徴とする樹脂ペレットの製造方法。
- 前記ペレット加工工程において、タンデム方式の押出機でペレット加工することを特徴とする請求項８記載の樹脂ペレットの製造方法。
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