TWI639832B - 分析金屬之方法及設施 - Google Patents

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Abstract

本發明係關於分析金屬之方法,其包含i ) 酸處理清洗步驟(5),其中將金屬碎片樣品(86)浸於酸溶液中,ii ) 數位化步驟(71),其中使該金屬碎片樣品(88)數位化,以便形成此樣品之數位影像,iii ) 數值分析步驟(72),其中在該數位影像上搜索該金屬碎片樣品(88)中至少兩種類型之金屬之可選存在,iv ) 比例計算步驟(72),其中計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量或該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率。本發明亦係關於實施此一方法之設施。

Description

分析金屬之方法及設施
本發明係關於分選金屬之領域及處理廢料、尤其城市廢料之領域。 更特定而言,本發明係關於用於分析金屬碎片樣品中所含金屬之方法及設施。
在處理廢料、尤其城市廢料之領域中,通常焚燒此廢料,然後分選焚燒廢料之殘餘物以自其中回收可升格之金屬碎片,通常旨在在建築部門中再利用該等金屬碎片。 使得可分選此等殘餘物或更通常而言金屬碎片之方法為先前技術中已知。 第一種類型之已知方法在於在實驗室中分析金屬碎片樣品。實驗室分析昂貴且緩慢,通常需要若干天來提供分析結果。 然而,在工業領域中,至少出於以下原因,快速獲得可靠之分析結果至關重要: - 能夠最佳地控制機械分選設備之參數; - 能夠頻繁地監測此設備之性能,並容易地建立此性能與進入此分選設備之廢料或廢料殘餘物之間之相關性; - 提供與所分析金屬碎片樣品之品質有關之大量數據。 第二種類型之已知方法在於在現場實施對金屬碎片樣品之分析。現場分析使得可快速提供分析結果但不可完全代替實驗室分析。實際上,仍然需要實驗室分析來校正現場分析。然而,現場分析使得可能以較低金錢及時間成本增加設備監測頻率。 在先前技術中,尤其已知的係使用影像處理技術之現場分析方法,且有時係在線分析方法。儘管罕見,但該等技術已應用於處理城市廢料之領域。 舉例而言,此一應用闡述於以下文件中:Bonifazi及Serranti,「Hyperspectral imaging based procedures applied to bottom ash characterization」,Vo-Dinh、Lieberman及Gauglitz (編輯), Advanced Environmental, Chemical, and Biological Sensing Technologies V, Proc. of SPIE 第6755、67550B卷, 2007 (下文中稱為Bonifazi 2007)。Bonifazi 2007闡述用來評估城市廢料中殘餘有機物之含量之高光譜成像技術。然而,此技術實施起來相對複雜。 文件ZAR, Methodenband, 2014, http://zar-ch.ch/fileadmin/ user_upload/Contentdokumente/Oeffentliche_Dokumente/Methodenband_DE.pdf (下文中稱為ZAR 2014)闡述用於表徵來自城市廢料燃燒步驟之殘餘物中所含之金屬之方法。ZAR 2014方法尤其使用該等碎片之密度計分析之步驟。 此一方法涉及大量分析次數。 更通常地,先前技術中已知之方法未使得可對金屬碎片樣品進行快速且可靠之分析或實際上令人滿意之分析。該等方法亦無法使得可在滿足所需之快速、可靠及低成本之要求的同時在現場估計此一金屬碎片樣品中所含各種類型之金屬之相對量。 本發明之一個目標係提出能夠克服此等缺點之分析金屬之方法。
出於此目的,本發明提出分析金屬之方法,其包含酸處理清洗步驟,其中金屬碎片樣品浸於酸溶液中較佳至少4分鐘、優先介於4分鐘與6分鐘之間、更佳5分鐘之持續時間,該方法之特徵為其另外包含: - 數位化步驟,其中金屬碎片樣品經數位化,以便形成此樣品之數位影像; - 數值分析步驟,其中在數位影像上搜索金屬碎片樣品中至少兩種類型之金屬之可選存在; - 比例計算步驟,其中計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量或該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率。 數值分析及/或比例計算步驟較佳僅藉由包含電子及/或電腦及/或軟體裝置之技術裝置執行。 此方法藉由避免將此一估計基於主觀目視檢查,使得可客觀地估計金屬碎片樣品中所含之各種類型之金屬之相對比例。由此縮短分析時間且改良分析之可靠性。 較佳地,在數位影像上搜索金屬碎片樣品中至少兩種類型之金屬之可選存在可包含調整數位影像之顏色臨限值及/或飽和臨限值及/或光度臨限值。 酸溶液較佳包含硝酸,且較佳由硝酸溶液組成。包含硝酸之酸溶液之一個優點在於硝酸之有利性質,此使得能夠藉由其在清洗步驟期間對金屬碎片樣品之作用之效應在此樣品之數位影像上增加輕質非鐵金屬與重質非鐵金屬之間、尤其鋁合金與鋅之間之顏色對比度。因此,酸處理清洗可使數值分析步驟變得可靠,且由此使在比例計算步驟中執行之計算的結果變得可靠。 酸溶液之濃度、較佳地在一個特定實例中硝酸於酸溶液中之濃度可係至少4%、較佳介於4%與6%之間。介於4%與6%之間、較佳實質上等於5%之濃度係酸強度與清洗品質之間之良好折衷。 酸溶液之體積與金屬碎片樣品之質量之間之比率可係至少0.4 l/kg、較佳介於0.4 l/kg與0.6 l/kg之間、更佳地為0.5 l/kg。此一介於0.4 l/kg與0.6 l/kg之間、較佳實質上等於0.5 l/kg之比率使得可在酸清洗期間用酸完全將樣品覆蓋。 在一個實施例中,該至少兩種類型之金屬可包含第一種類型之金屬,其係輕質非鐵金屬,較佳係密度小於2800 kg/m3 之金屬,通常為鋁合金;及第二種類型之金屬,其係重質非鐵金屬,較佳係密度大於2800 kg/m3 之金屬,通常為銅合金、鉛合金、鋅合金及貴金屬之合金。 較佳地,在此實施例中,第一種類型之金屬可包含鋁且第二種類型之金屬可包含鋅及/或銅。該等金屬可藉由其顏色差異來區分。 較佳地,金屬碎片之樣品可來自廢料焚燒殘餘物。 較佳地,在酸處理清洗步驟之前,方法亦可包含廢料處理步驟,金屬碎片之樣品係由此處理之廢料之一部分。 此一廢料處理步驟可包含: - 熱處理操作,其中焚燒廢料,由此焚燒之廢料產生固體殘餘物, - 機械分選操作,其中分選固體殘餘物以自固體殘餘物提取金屬組份,金屬碎片之樣品係由此提取之該等金屬組份之全部或一些。 在酸處理清洗步驟之前,方法亦可包含純化步驟,其中自金屬碎片之樣品提取雜質。此一純化步驟改良酸處理清洗之有效性。較佳地,經歷此純化步驟之金屬碎片之樣品可具有小於1 kg之質量。 雜質可包含非金屬碎片。 在一個實施例中,在數位化步驟之前及酸處理清洗步驟之後,方法亦可包含鋪展步驟,其中將金屬碎片樣品鋪展在載體上,以減少金屬碎片樣品之各個碎片之間之重疊。 較佳地,載體可經選擇以能夠在數位影像上在數值分析步驟期間與金屬碎片樣品中之該至少兩種類型之金屬區分。在一個實施例中,載體為藍色;有利地,由於載體為藍色,此顏色使得可區分載體與該樣品。在一個實施例中,載體係由塑膠製成。 在比例計算步驟期間,該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率Pi,j 係以下式計算:其中:i 係第一種類型之金屬,j 係第二種類型之金屬,npi 係根據數值分析步驟對應於第一種類型之金屬之數位影像之像素數量,npj 係根據數值分析步驟對應於第二種類型之金屬之數位影像之像素數量,di 對應於第一種類型之金屬之真密度且dj 對應於第二種類型之金屬之真密度。主體之真密度表示為在相同之溫度及壓力條件下,一定體積之此主體之質量與相同體積水之質量之間之比率。其係每一材料特有之性質。 本發明亦係關於分析金屬之設施,其包含酸處理清洗裝置,其經配置以較佳在耐酸溶液之容器(例如塑膠容器或由其他材料製成之容器)中將金屬碎片樣品浸於酸溶液中,該設施之特徵在於其亦包含: - 數位化裝置,其經配置以將金屬碎片樣品數位化,以便形成此樣品之數位影像; - 數值分析裝置,其經配置以在數位影像上搜索金屬碎片樣品中至少兩種類型之金屬之可選存在; - 比例計算裝置,其經配置以計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量或該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率。 較佳地,數值分析裝置可包含調整裝置,其經配置以容許在數位影像上搜索金屬碎片樣品中至少兩種類型之金屬之可選存在期間調整數位影像之顏色臨限值及/或飽和臨限值及/或光度臨限值。 較佳地,設施亦可在酸處理清洗裝置上游包含廢料處理裝置。 此廢料處理裝置可包含: - 熱處理裝置,其經配置以焚燒廢料並由此產生此廢料之固體殘餘物, - 分選中心,其經配置以分選固體殘餘物並自固體殘餘物提取金屬組份,金屬碎片樣品係由此提取之該等金屬組份之全部或一些。 設施亦可在酸處理清洗裝置之上游包含純化裝置,其經配置以自金屬碎片樣品提取雜質。 在一個實施例中,設施亦可在酸處理清洗裝置之下游包含載體,其經配置以接收金屬碎片樣品;及鋪展裝置,其經配置以在載體上鋪展金屬碎片樣品以便減少金屬碎片樣品之各個碎片之間之重疊。
在閱讀絕非限制性之實施方案及實施例及示意性地表示用於實施根據本發明之方法的分析金屬之設施之唯一附圖之詳細描述之後,本發明之其他優點及獨特特徵將顯而易見。 由於下文所述之實施例絕非限制性,因此尤其可考慮本發明之變化形式,其僅包含與其他所述特徵分離之所選所述特徵(即使此選擇在包含該等其他特徵之句子內係分離的),只要此特徵選擇足以賦予技術優點或使本發明區別於先前技術即可。此選擇包含至少一個特徵,較佳無結構細節或僅具有一部分結構細節之功能特徵,只要僅此部分即足以賦予技術優點或使本發明區別於先前技術即可。 本發明之設施及方法之實例圖解說明於附圖中,其圖解說明熱處理裝置1及分選中心2,該分選中心2使得可自廢料、較佳自城市廢料形成金屬碎片樣品。金屬碎片樣品之形成 在圖中所圖解說明之非限制性實例中,首先將廢料傳送至熱處理裝置1 (步驟A1),其經配置以實施其中焚燒廢料之熱處理操作。該等熱處理裝置1係由(例如)使得可使廢料經受燃燒反應之焚燒爐組成。由此焚燒之廢料產生固體殘餘物81或底灰。 然後將由此熱處理操作產生之固體殘餘物81傳送至使得可實施機械分選操作之分選中心2 (步驟A2)。在此實例中,機械分選操作在於分選固體殘餘物81以便自固體殘餘物81提取非鐵金屬組份82。為實施此步驟,分選中心2包含(例如)分選設備21 (例如渦流分離器)。此分選設備21一方面使得可將該等非鐵金屬組份82傳送至第一分選區段22 (步驟A3),且另一方面使得可將固體殘餘物81之剩餘部分83 (即固體殘餘物81中在分選設備21之作用下提取之非鐵金屬組份82已與其分離之部分)傳送至第二分選區段23 (步驟A4)。 根據本發明之第一變化形式,藉由此機械分選操作由此自固體殘餘物81提取之非鐵金屬組份82完全或部分形成金屬碎片樣品84,其質量較佳介於1 kg與5 kg之間。 由於此金屬碎片樣品84可因此包含重質非鐵金屬及輕質非鐵金屬,故可實施本發明方法之後續步驟(闡述於以下部分中)以量化此樣品中該等重質金屬及該等輕質金屬之比例。 根據本發明之第二變化形式,由此自固體殘餘物81提取之非鐵金屬組份82可經受額外分選步驟(未示出),其中例如藉助比重分離台(densimetric table)分離以下物質: - 一方面,主要包含輕質金屬之輕質非鐵金屬組份,其密度通常小於2800 kg/m3 , - 另一方面,主要包含重質金屬之重質非鐵金屬組份,其密度通常大於2800 kg/m3 。 根據第二變化形式,金屬碎片樣品84可由以下形成: - 該等輕質非鐵金屬組份之全部或一些, - 該等重質非鐵金屬組份之全部或一些。 總之,熱處理操作及機械分選操作形成廢料處理步驟,此廢料處理步驟使得可自廢料(例如自城市廢料)形成金屬碎片樣品84。樣品之純化 在此實例中,在廢料處理步驟結束時,金屬碎片樣品84經歷純化步驟,其中自此金屬碎片樣品84提取雜質。雜質通常包含非金屬碎片。 在取樣之金屬碎片84中提取雜質係(例如)藉助破碎機31 (例如顎式破碎機)進行。 經破碎之非金屬碎片係(例如)藉助具有(例如) 1 mm之開口之篩網32自金屬碎片樣品84分離。 若在一次篩選操作期間有過大量之雜質未被消除,則可重複該等破碎及/或篩選操作。 已經歷此純化步驟之金屬碎片樣品85較佳具有小於1 kg之質量。 然後,使用第一沖洗裝置41用水沖洗此金屬碎片樣品85,例如藉由將水噴灑至置於篩網(未示出)上之樣品上,以自其提取甚至更多之雜質。經由酸處理清洗樣品 在純化步驟結束時,將金屬碎片樣品86浸於酸溶液中較佳達至少4分鐘之持續時間,以經歷酸處理清洗步驟。 此清洗步驟係藉由包含(例如)塑膠容器之酸處理清洗裝置5實施。 酸溶液較佳包含硝酸。硝酸於酸溶液中之濃度較佳介於4%與6%之間,更佳5%。較佳地,酸溶液之體積與金屬碎片樣品86之質量之間之比率較佳介於0.4 l/kg與0.6 l/kg之間,更佳0.5 l/kg。 在此實例中,使用第二沖洗裝置42用水沖洗已經歷酸處理清洗步驟之金屬碎片樣品87,例如藉由將水噴灑至置於篩網(未示出)上之樣品上,以便於其處置。 若離開第二沖洗裝置42之金屬碎片樣品88未經充分清洗,則可重複酸處理清洗步驟,隨後用水沖洗。樣品分析 已經歷純化步驟之金屬碎片樣品88可包含若干類型之金屬,例如密度小於(例如) 2800 kg/m3 之輕質非鐵金屬,及密度大於(例如) 2800 kg/m3 之重質非鐵金屬(例如鋁及鋅及/或鋁及銅)。 為便於金屬碎片樣品88分析,較佳將其鋪展於載體6上以便減少樣品88之各個碎片之間之重疊(鋪展步驟)。 然後,使金屬碎片樣品88經歷數位化步驟,其中藉助包含(例如)具有至少12.2百萬像素解析度之CCD彩色數位照相機、ImageJ V1軟體等之數位化裝置71使此樣品數位化,以便形成此樣品之數位影像。 然後將數位影像加載至包含數值分析裝置(未示出)及比例計算裝置(未示出)之電腦處理器72中。 數值分析裝置經配置以在數位影像上搜索金屬碎片樣品中至少兩種類型之金屬之可選存在(數值分析步驟)。 在數位影像上搜索金屬碎片樣品中至少兩種類型之金屬之可選存在較佳包含至少在針對給定類型之樣品或針對給定分析期第一次實施該方法時,調整數位影像之顏色臨限值及/或飽和臨限值及/或光度臨限值。 為實施數值分析步驟,可首先排除影像之背景,在此情形下為載體6。出於此目的,載體6可選自可容易地與鋪展於此載體6上之金屬碎片樣品88區分之顏色。之後,可藉由在數位影像上選擇具有第一種類型之金屬(例如重質非鐵金屬)之典型顏色(例如紅色及/或黃色及/或深灰色)之像素來調整分析臨限值。可在此基礎上假定淺灰色及/或白色之像素對應於輕質非鐵金屬。 藉由基於校正改變顏色、飽和度及光度值來進行像素之選擇。以實驗室分析之樣品進行校正。 比例計算裝置經配置以計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量及/或以計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率(比例計算步驟)。 在比例計算步驟期間,可利用以下公式計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率Pi,j 其中:i 係第一種類型之金屬(例如重質非鐵金屬),j 係第二種類型之金屬(例如輕質非鐵金屬),npi 係根據數值分析步驟對應於第一種類型之金屬之數位影像之像素(例如紅色及/或黃色及/或深灰色)之數量,npj 係根據數值分析步驟對應於第二種類型之金屬之數位影像之像素(例如淺灰色及/或白色)之數量,di 對應於第一種類型之金屬之真密度且dj 對應於第二種類型之金屬之真密度。用各種酸實施之測試 測試三種包含硝酸之酸溶液,該等溶液之濃度分別為1%、5%及10%。此測試顯示,濃度為5% (且藉由其他測試甚至介於4%與6%之間)之溶液使得可在一方面溶液之有限濃度與另一方面獲得與浸於該溶液中之樣品中所含礦物雜質之強反應的需要之間找到良好折衷。 然後測試硝酸與四種其他酸進行比較,濃度各為5%。此一比較測試使得尤其可驗證該等各種酸對方法之數值分析步驟之效應,尤其在所分析樣品中存在之各種類型之金屬之對比度(尤其在重質對輕質非鐵金屬之間)方面。一個目標係增加此一對比度以鑑別及/或量化該等各種類型之金屬之間之相對量。實際上,各種類型之金屬可以相似顏色出現在數位影像上,例如通常鋁及鋅。 對包含鋁合金及鋅之金屬碎片樣品進行比較測試,鋁合金及鋅之比例係藉由藉助可攜式XRF分析系統實施之先前分析而已知。 所測試之五種酸溶液係自濃縮標準溶液製備。該五種酸溶液係硝酸HNO3 、鹽酸HCl、檸檬酸C6 H8 O7 、磷酸H3 PO4 及硫酸H2 SO4 。 將金屬碎片樣品各自浸於五種酸溶液之一者中達5分鐘,然後用水沖洗並用紙乾燥。 此比較測試進行三次。 合併所有結果,此測試顯示: - 鋁合金及鋅合金各自在酸處理之前產生之數位影像上以灰色出現,此係針對五種酸溶液之每一者; - 樣品之酸處理往往增強在酸處理之後產生之數位影像上之兩種類型之金屬之間之對比度,且具體而言此處理往往使得鋅合金在數位影像上相對於鋁合金變暗;不同於其他酸,硝酸在此比較測試之三次實施之每一次中始終產生此一結果。 該等不同測試顯示濃度為5%、介於4%與6%之間之硝酸在本發明方法中之有效性。實施本發明方法之測試 慮及以上結果,利用包含硝酸之酸溶液進行實施本發明方法之測試。在此測試中,將質量為大約15 kg之0-20 mm非鐵金屬碎片簇分為四個樣品。三個樣品以以下方式使用。第一樣品 ( 或參照樣品 ) 作為參照之第一樣品在實驗室中根據標準分析方案進行分析,如(例如)文件Renvoise L. (2014), 19003 REM00 - PRECIOUS IBA - task 2.1 Analytical Campaign - Methodology Analysis (第1-28頁)中所述。具體而言,使此樣品經受破碎及篩選操作以儘可能最佳地自其提取非金屬碎片。為實施此步驟,使用兩個破碎機,分別產生粒度小於4 mm及小於1 mm之碎片。然後,將金屬碎片分為粗片部分(碎片> 10 mm)及細片部分(碎片< 10 mm)。使用XRF分析系統分析作為單一區塊之細片部分,而使用可攜式XRF分析系統逐碎片分析粗片部分。此外,在實驗室中,量測真密度且結果係重質非鐵金屬為6.4 g/cm3 且輕質非鐵金屬為2.4 g/cm3 。使用該等密度在下文所述之分析中作為真密度(參見下式中之di dj )。另外,此實驗室分析使得可確立,在篩選及破碎操作結束時,樣品含有79%之輕質非鐵金屬及21%之重質非鐵金屬,不包括所有非金屬碎片。藉由包括非金屬碎片,樣品含有60%之非金屬碎片、32%之輕質非鐵金屬及8%之重質非鐵金屬。第二樣品 ( 根據 HNO3 之濃度相比較 ) 參考圖,第二樣品84經受純化步驟: - 藉由使用具有1 mm之開口之篩網32進行篩選以消除極細之顆粒,然後 - 藉由使用顎式破碎機31進行破碎。 藉由將最大破碎大小自10 mm逐漸修改為5 mm將該等篩選及破碎操作實施三次。破碎之目標係粉碎非金屬碎片並因此釋放金屬碎片。將最大破碎大小減小至5 mm以促進減小之破碎,例如可在現場進行者。 在該等操作結束時,將第二樣品之剩餘部分分成三個子樣品。如下單獨處理該等子樣品之每一者。藉由將水噴灑至篩網之表面上,使用第一沖洗裝置41用水沖洗置於具有1 mm開口之篩網(未示出)上之子樣品85。然後,使用酸處理清洗裝置5將由此沖洗之子樣品86浸於酸溶液中。硝酸之濃度對於三個子樣品之每一者不同:對於第一子樣品係1%、對於第二子樣品係5%且對於第三子樣品係10%。對於每一子樣品而言,酸溶液之體積與子樣品86之質量之間之比率係大約0.5 l/kg。在使用第二沖洗裝置42用水沖洗由此處理之子樣品87之後,將由此沖洗之子樣品88鋪展在載體6上以減少其各個碎片之間之重疊。載體6之顏色經選擇以便能夠在數位影像上相對於子樣品88區分載體6。對於每一子樣品而言,使用數位化裝置71產生數位影像。 對於分別與每一子樣品相關之每一數位影像而言,將數位影像加載至電腦處理器72中。首先將影像之背景與子樣品分離。之後,藉由調整顏色、飽和度及光度臨限值,在數位影像上搜素代表重質非鐵金屬之碎片之紅色碎片。重質非鐵金屬之碎片於子樣品中之比例P 係利用下式進行計算: npi 係數位影像上紅色像素之數量,npj 係數位影像上淺灰色像素之數量,di 對應於純重質非鐵金屬之真密度(6.4 g/cm3 )且dj 對應於純輕質非鐵金屬之真密度(2.4 g/cm3 )。 使用實驗室結果來校正第二子樣品(硝酸濃度為5%)之分析之顏色、飽和度及光度臨限值。使用相同參數化分析另兩個子樣品(硝酸濃度分別為1%與10%)。 關於第二樣品,在篩選及破碎操作結束時,非金屬碎片僅佔其組成之16%,此指示與參照樣品相比更粗之破碎導致對樣品中非金屬碎片之量之低估。然而,第二樣品中所含之重質非鐵金屬與輕質非鐵金屬之間之相對量之計算使得可獲得與在實驗室中用參照樣品所獲得之結果相當之結果(參見表1)。 匯總於表1中之第二樣品之分析結果與實驗室中參照樣品之分析結果極其相似。第三樣品 ( 未破碎之樣品 ) 使用第三樣品在未破碎之樣品上測試本發明之方法。參考圖,使用第一沖洗裝置41用水沖洗0.4 kg之此第三樣品之部分85,然後在硝酸濃度為5%之酸溶液(酸處理清洗裝置5)中浸漬5分鐘,然後再次使用第二沖洗裝置42沖洗。實施數位化及數值分析步驟顯示,酸處理清洗此一未破碎樣品之部分之步驟對於展現至少兩種類型之金屬之顏色相對無效。 由此得出,當所分析之金屬碎片樣品已經預先破碎時,至少當硝酸濃度為5%時,本發明之方法似乎更有效。其他樣品 ( 根據碎片之大小比較 ): 亦對在其他研究情況下收集並分析之其他重質非鐵金屬樣品測試該方法。該等其他樣品分別包含大小為6-10 mm (AS1)、10-15 mm (AS2)及15-20 mm (AS3)之金屬碎片。該等其他樣品不含非金屬碎片。將每一其他樣品浸於硝酸濃度為5%之酸溶液(酸處理清洗裝置5)中5分鐘。對於每一其他樣品而言,酸溶液之體積與給定其他樣品之質量之間之比率係介於0.4 l/kg與0.5 l/kg之間。使用該等其他樣品實施數位化、數值分析及比例計算步驟。 計算每一該等其他樣品中所含之重質非鐵金屬與輕質非鐵金屬之間之相對量使得可獲得與藉由習用實驗室測試所獲得之結果類似(偏差小於5%)之結果(參見表2)。 根據本發明之方法使得可獲得快速分析結果。與包括實驗室技術人員若干天工作之實驗室分析相比,本發明之方法僅需要1或2小時處理樣品及幾分鐘實施數位化、數值分析及比例計算步驟。 當然,本發明並不限於剛剛描述之實例,且在不脫離本發明之範圍之情形下可對該等實例做出許多調整。舉例而言,欲分析之樣品可在酸處理清洗步驟之前經歷多種操作,例如一或多個破碎及/或過濾及/或質量減少及/或沖洗等操作。此外,本發明之各個特徵、形式、變化形式及實施例可根據不同組合彼此組合,只要其彼此兼容或不互斥即可。
1‧‧‧熱處理裝置
2‧‧‧分選中心
5‧‧‧酸處理清洗裝置、酸處理清洗步驟
6‧‧‧載體
21‧‧‧分選設備
22‧‧‧第一分選區段
23‧‧‧第二分選區段
31‧‧‧破碎機、顎式破碎機、純化步驟
32‧‧‧篩網、純化步驟
41‧‧‧第一沖洗裝置
42‧‧‧第二沖洗裝置
71‧‧‧數位化裝置、數位化步驟
72‧‧‧電腦處理器、數值分析步驟、數值分析裝置、比例計算步驟、比例計算裝置
81‧‧‧固體殘餘物
82‧‧‧非鐵金屬組份
83‧‧‧剩餘部分
84‧‧‧金屬碎片樣品、取樣之金屬碎片、第二樣品
85‧‧‧金屬碎片樣品、子樣品、部分
86‧‧‧金屬碎片樣品、子樣品
87‧‧‧金屬碎片樣品、子樣品
88‧‧‧金屬碎片樣品、樣品、子樣品
A1‧‧‧步驟
A2‧‧‧步驟
A3‧‧‧步驟
A4‧‧‧步驟
圖1係表示用於實施根據本發明之方法的分析金屬之設施之示意圖。

Claims (11)

  1. 一種分析金屬之方法,其包含酸處理清洗步驟(5),其中將金屬碎片樣品(86)浸於酸溶液中,該方法之特徵在於其另外包含: 數位化步驟(71),其中使該金屬碎片樣品(88)數位化,以便形成此樣品之數位影像; 數值分析步驟(72),其中在該數位影像上搜索該金屬碎片樣品(88)中至少兩種類型之金屬之可選存在; 比例計算步驟(72),其中計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量或該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率。
  2. 如請求項1之方法,其中在該數位影像上對該金屬碎片樣品中至少兩種類型之金屬之該可選存在之該搜索包含調整該數位影像之顏色臨限值及/或飽和臨限值及/或光度臨限值。
  3. 如請求項1或2之方法,其中該酸溶液包含硝酸。
  4. 如請求項1或2之方法,其中該至少兩種類型之金屬包含為輕質非鐵金屬之第一種類型之金屬及為重質非鐵金屬之第二種類型之金屬。
  5. 如請求項4之方法,其中該第一種類型之金屬包含鋁且該第二種類型之金屬包含鋅及/或銅。
  6. 如請求項1或2之方法,其中該金屬碎片樣品係來自廢料焚燒殘餘物。
  7. 如請求項1或2之方法,其中其在該酸處理清洗步驟(5)之前亦包含純化步驟(31、32),其中自該金屬碎片樣品(84)提取雜質。
  8. 如請求項7之方法,其中該等雜質包含非金屬碎片。
  9. 如請求項1或2之方法,其中其在該數位化步驟(71)之前及在該酸處理清洗步驟(5)之後亦包含鋪展步驟,其中將該金屬碎片樣品(88)鋪展在載體(6)上以便減少該金屬碎片樣品之各個碎片之間之重疊。
  10. 如請求項1或2之方法,其中在該比例計算步驟(72)期間,利用下式計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率Pi,j 其中:i 係第一種類型之金屬,j 係第二種類型之金屬,npi 係根據該數值分析步驟對應於該第一種類型之金屬之該數位影像之像素數量,npj 係根據該數值分析步驟對應於該第二種類型之金屬之該數位影像之像素數量,di 對應於該第一種類型之金屬之真密度且dj 對應於該第二種類型之金屬之真密度。
  11. 一種分析金屬之設施,其包含酸處理清洗裝置(5),其經配置以將金屬碎片樣品(86)浸於酸溶液中,該設施之特徵在於其亦包含: 數位化裝置(71),其經配置以將該金屬碎片樣品(88)數位化,以便形成此樣品之數位影像; 數值分析裝置(72),其經配置以在該數位影像上搜索該金屬碎片樣品(88)中至少兩種類型之金屬之可選存在; 比例計算裝置(72),其經配置以計算該至少兩種類型之金屬之間之相對量或該至少兩種類型之金屬之間之相對量之比率。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01207649A (ja) * 1988-02-16 1989-08-21 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 燃焼灰中の未燃分計測方法
JP5095440B2 (ja) * 2008-02-25 2012-12-12 森合精機株式会社 残留付着物測定装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103552788A (zh) * 2013-11-07 2014-02-05 邱泽国 集群式垃圾自动识别总成及其自动分类垃圾桶

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