碳纖維復(fù)合材料大多為熱固性復(fù)合材料，其不可逆的三維交聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得傳統(tǒng)回收方法難以有效回收，導(dǎo)致大量廢棄碳纖維復(fù)合材料堆積，造成嚴(yán)重的資源浪費和環(huán)境污染,其回收問題面臨著巨大的挑戰(zhàn),成為制約行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。

 

目前，傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料的回收技術(shù)有十余種，每項都面臨技術(shù)挑戰(zhàn)。AI綜合運用人工智能技術(shù)與各類綠色低碳環(huán)保的先進(jìn)工藝融合，協(xié)同革新碳纖維復(fù)合材料回收技術(shù)。

基于AI碳纖維復(fù)合材料回收技術(shù)的流程包括：碳纖維復(fù)合材料預(yù)處理、AI智能分類分揀、協(xié)同回收技術(shù)選擇、回收材料后處理、再利用與質(zhì)量控制，以及數(shù)據(jù)反饋與優(yōu)化等。

 

1、基于AI碳纖維復(fù)合材料常溫回收技術(shù)的研究

AI 技術(shù)在碳纖維復(fù)合材料常溫回收中展現(xiàn)出了強大的優(yōu)勢，為解決傳統(tǒng)回收方法的難題提供了創(chuàng)新的解決方案。從精準(zhǔn)識別與分類，到優(yōu)化回收工藝參數(shù)，再到降低成本與能耗、提升回收纖維質(zhì)量，AI 技術(shù)在整個回收過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，不僅提高了回收效率和質(zhì)量，還推動了碳纖維復(fù)合材料產(chǎn)業(yè)向綠色、可持續(xù)方向發(fā)展。

1.1 傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料常溫回收技術(shù)面臨技術(shù)挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料常溫回收技術(shù)在實際應(yīng)用中，存在分離難度大、纖維損傷嚴(yán)重、回收成本高以及環(huán)境污染等問題。

1）纖維性能下降表面損傷
常溫回收過程中，化學(xué)處理（如酸堿法、化學(xué)降解）可能會對碳纖維表面造成損傷，引入過多的官能團(tuán)或改變纖維表面的微觀結(jié)構(gòu)，從而降低纖維的力學(xué)性能。

2）樹脂降解不完全
常溫回收技術(shù)依賴于化學(xué)試劑對樹脂基體的降解，但某些熱固性樹脂（如環(huán)氧樹脂）在常溫下的降解速率較慢，難以完全分解。樹脂降解后會產(chǎn)生多種復(fù)雜的有機產(chǎn)物，這些產(chǎn)物的分離和再利用是一個技術(shù)難題。

3）環(huán)境影響
常溫回收需要使用大量的化學(xué)試劑（如酸、堿、有機溶劑等），這些試劑的選擇和用量直接影響回收效果和環(huán)境影響?；厥者^程中產(chǎn)生的廢棄物（如降解產(chǎn)物、廢液等）需要妥善處理，否則可能對環(huán)境造成二次污染。

4）纖維再利用的限制
回收纖維的性能受回收工藝和原材料的影響較大，難以保證一致性，限制了其在高端應(yīng)用中的使用?；厥绽w維的性能與原生纖維不同，需要重新設(shè)計復(fù)合材料的配方和工藝，增加了再利用的難度。

5）回收工藝復(fù)雜效率低
常溫回收通常需要多個步驟，如預(yù)處理、化學(xué)降解、纖維分離和后處理等，生產(chǎn)效率低。這些步驟增加了工藝的復(fù)雜性和成本。參數(shù)優(yōu)化困難：回收過程中的溫度、化學(xué)試劑濃度、反應(yīng)時間等參數(shù)需要精確控制，但目前缺乏統(tǒng)一的優(yōu)化方法。在常溫下，樹脂與纖維的分離難度較大，可能導(dǎo)致纖維表面殘留樹脂，影響其后續(xù)性能。

 

圖1：基于AI的碳纖維復(fù)合材料智能常溫回收實驗室場景

1.2 基于AI碳纖維復(fù)合材料常溫回收技術(shù)協(xié)同智能回收技術(shù)的研究
圖1中，輸送帶將來自不同行業(yè)的碳纖維復(fù)合材料廢料運入工廠；預(yù)處理區(qū)域的機械臂將廢料切割、粉碎成小塊；AI智能分揀站通過計算機算法對廢料進(jìn)行分類，并通過傳送帶將不同材料送入相應(yīng)區(qū)域；常溫回收區(qū)的大罐中，利用酸堿溶液在常溫下分解樹脂以回收碳纖維；后處理區(qū)域?qū)厥盏睦w維進(jìn)行清洗和表面改性；再利用區(qū)域的工人將回收纖維用于生產(chǎn)新的復(fù)合材料產(chǎn)品；控制室中，屏幕上顯示著數(shù)據(jù)監(jiān)測和AI算法優(yōu)化回收過程的信息。整個場景充滿未來感，展現(xiàn)了AI技術(shù)在碳纖維復(fù)合材料常溫回收中的應(yīng)用。

1）新型綠色樹脂基體和溶劑的開發(fā)和回收
開發(fā)具有特殊分子結(jié)構(gòu)的樹脂基體，其在特定的常溫條件下能夠發(fā)生可控的降解反應(yīng)，從而輕松實現(xiàn)與碳纖維的分離。開發(fā)高效的溶劑回收和再生技術(shù)，減少溶劑消耗和環(huán)境污染。

2）智能化工藝控制
智能化工藝控制也是未來常溫回收技術(shù)發(fā)展的重要方向。借助先進(jìn)的傳感器技術(shù)、自動化控制技術(shù)和人工智能算法，可以實現(xiàn)回收過程的精準(zhǔn)監(jiān)控和優(yōu)化控制。AI通過機器學(xué)習(xí)算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等），可以對大量實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測不同工藝參數(shù)組合下的回收效果，從而找到最優(yōu)的回收條件。人工智能算法還可以對大量的實驗數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘其中的潛在規(guī)律，為工藝改進(jìn)和技術(shù)創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)支持。

3）纖維性能預(yù)測與優(yōu)化
在常溫回收過程中，纖維的表面狀態(tài)和力學(xué)性能會受到化學(xué)處理的影響。AI可以通過對纖維表面化學(xué)狀態(tài)和力學(xué)性能的建模，預(yù)測回收纖維的性能，并指導(dǎo)工藝調(diào)整。AI利用AI模型分析纖維在不同處理條件下的表面化學(xué)變化（如官能團(tuán)的引入）和力學(xué)性能變化，從而優(yōu)化回收工藝，減少纖維損傷。

4）樹脂降解路徑的模擬
常溫回收技術(shù)依賴于化學(xué)降解樹脂基體，但降解路徑復(fù)雜，難以通過傳統(tǒng)方法完全理解。 AI通過分子動力學(xué)模擬和機器學(xué)習(xí)算法，預(yù)測樹脂在不同化學(xué)環(huán)境下的降解路徑，優(yōu)化降解條件。

5）回收過程的實時監(jiān)控與調(diào)整
常溫回收過程中，化學(xué)反應(yīng)的動態(tài)變化需要實時監(jiān)控和調(diào)整，以確保回收效果。AI通過傳感器網(wǎng)絡(luò)和AI算法，實時監(jiān)測回收過程中的溫度、pH值、化學(xué)反應(yīng)速率等參數(shù)，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果自動調(diào)整工藝條件。

6）環(huán)境效益
AI 技術(shù)支持下的常溫回收方法，可以在更低的溫度和更溫和的條件下實現(xiàn)碳纖維與樹脂基體的分離，減少能源消耗和有害氣體排放。

1.3 基于AI碳纖維復(fù)合材料常溫協(xié)同回收案例
Ai-Carbon公司開發(fā)了一種常溫下的酸-堿法回收工藝，用于從碳纖維增強塑料（CFRP）中分離碳纖維。AI用于優(yōu)化酸-堿處理的工藝參數(shù)，如酸堿濃度、反應(yīng)時間和溫度。通過機器學(xué)習(xí)模型，AI能夠預(yù)測最佳的化學(xué)處理條件，以確保碳纖維的完整性。AI結(jié)合光譜分析技術(shù)，實時監(jiān)測回收碳纖維的表面質(zhì)量和性能指標(biāo)。AI模型能夠自動調(diào)整工藝參數(shù)，以確?；厥仗祭w維的性能達(dá)到或超過原始材料?；厥盏奶祭w維在拉伸強度上提高了20%-30%，并且保持了超過97%的原始抗拉強度。該技術(shù)無需預(yù)處理，顯著降低了回收過程的能耗和成本。

 

2、基于AI碳纖維復(fù)合材料機械回收技術(shù)的研究  

AI 與碳纖維復(fù)合材料機械回收技術(shù)的融合，是一場材料科學(xué)與人工智能技術(shù)的完美聯(lián)姻，它為解決碳纖維復(fù)合材料廢棄物處理難題提供了有效的解決方案，為環(huán)保和資源循環(huán)利用領(lǐng)域帶來了新的希望和機遇。

2.1 傳統(tǒng)碳纖維機械回收法持續(xù)發(fā)展面臨技術(shù)挑戰(zhàn)
回收碳纖維的機械性能降幅較大。機械回收過程中，碳纖維容易受到機械應(yīng)力的損傷，導(dǎo)致纖維斷裂、表面磨損等問題，從而降低其力學(xué)性能。研究表明，回收纖維的拉伸強度和模量可能僅為原生纖維的50%-70%。
回收碳纖維的純度較低。纖維與樹脂的分離效果不夠理想，導(dǎo)致回收的碳纖維的純度較低。
回收過程規(guī)避健康風(fēng)險差。機械回收過程中產(chǎn)生的粉塵和噪聲污染對環(huán)境和操作人員的健康有一定影響。

 

圖2：基于AI的碳纖維復(fù)合材料智能機械回收實驗室場景

2.2  基于AI碳纖維復(fù)合材料機械回收技術(shù)協(xié)同智能回收技術(shù)的研究
圖2展示了一個高科技的工業(yè)車間，先進(jìn)的機器人系統(tǒng)和AI驅(qū)動的機械裝置協(xié)同工作，對碳纖維材料進(jìn)行機械加工。機器人配備了專用工具，用于切割、研磨和分揀碳纖維部件，傳送帶將材料運輸?shù)礁鱾€工序，AI控制面板實時監(jiān)控整個流程，整個場景體現(xiàn)了精準(zhǔn)和創(chuàng)新，突出了AI與機械回收技術(shù)的結(jié)合，推動可持續(xù)的材料管理。

1）智能分離技術(shù)
AI 的圖像識別和模式識別技術(shù)實現(xiàn)智能分離。AI技術(shù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型和算法，為碳纖維復(fù)合材料的智能分離提供了新的解決方案。機器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化分離工藝。

2）監(jiān)測與控制
通過在機械回收設(shè)備上安裝各種傳感器，實時采集、分析回收過程中的數(shù)據(jù)，根據(jù)實時數(shù)據(jù)對設(shè)備的運行參數(shù)進(jìn)行自動調(diào)整，以保證回收過程的穩(wěn)定進(jìn)行，提高回收效率和質(zhì)量。

3）優(yōu)化回收工藝參數(shù)組合
AI技術(shù)可以對機械回收過程中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，找出影響回收效率和質(zhì)量的關(guān)鍵因素，并通過優(yōu)化算法（如遺傳算法、粒子群算法等）對回收工藝進(jìn)行優(yōu)化。

4）纖維損傷預(yù)測與控制
AI技術(shù)可以通過對回收過程中的各種參數(shù)（如破碎速度、篩分粒度、氣流速度等）進(jìn)行實時監(jiān)測和分析，建立損傷預(yù)測模型。

5）智能傳感與實時監(jiān)控
AI技術(shù)結(jié)合智能傳感系統(tǒng)（如光纖傳感器、聲發(fā)射傳感器等），可以實時監(jiān)測回收過程中的纖維狀態(tài)。

6）改善回收纖維質(zhì)量
通過 AI 對回收過程的精確控制，能夠減少碳纖維在回收過程中的損傷，保持纖維的完整性和力學(xué)性能。智能分離技術(shù)提高了回收碳纖維的純度，減少了雜質(zhì)的混入。

7）綠色清潔化回收
AI憑借其強大的功能，為解決回收碳纖維過程中產(chǎn)生的大量粉塵污染問題提供了全方位的解決方案 ?；诰珳?zhǔn)的監(jiān)測和深入的分析，讓機械回收的清潔化工作從傳統(tǒng)的粗放式管理轉(zhuǎn)變?yōu)榫?xì)化、智能化的控制，為徹底解決粉塵污染問題邁出了關(guān)鍵的一步。

2.3 基于AI碳纖維復(fù)合材料機械回收技術(shù)應(yīng)用案例
德國在AI融入碳纖維復(fù)合材料機械回收技術(shù)的應(yīng)用方面展現(xiàn)出卓越的創(chuàng)新能力，采用先進(jìn)的 AI 算法，對碳纖維復(fù)合材料的回收流程進(jìn)行全面優(yōu)化。在粉碎環(huán)節(jié)，利用 AI 圖像識別技術(shù)，精確分析復(fù)合材料的結(jié)構(gòu)和成分，根據(jù)不同的材料特性，智能調(diào)整粉碎設(shè)備的運行參數(shù)，確保碳纖維在粉碎過程中最大限度地保持原有性能，減少纖維損傷。篩選和分選流程中，基于 AI 的傳感器系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地識別回收物料中的碳纖維、樹脂以及其他雜質(zhì)，并根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行精準(zhǔn)分類，大大提高了回收纖維的純度和質(zhì)量，為后續(xù)的再利用奠定了堅實基礎(chǔ)。

3、基于AI碳纖維復(fù)合材料直接放電的電脈沖法回收技術(shù)的研究

AI在碳纖維復(fù)合材料直接放電的電脈沖法回收中，可能扮演著優(yōu)化和增強回收過程的角色。這種方法通常涉及到使用電脈沖來分解復(fù)合材料中的聚合物基質(zhì)，從而使碳纖維得以分離和回收。直接放電電脈沖技術(shù)利用焦耳熱產(chǎn)生、熱應(yīng)力產(chǎn)生以及等離子體產(chǎn)生引起的膨脹力，無需加熱或化學(xué)品。它保留了相對較長且強度更高的纖維，并且能夠精確地將CFRP分離成單纖維，而不會在表面殘留任何殘留樹脂。結(jié)合人工智能（AI）技術(shù)，該方法在優(yōu)化回收工藝、提高能源效率和纖維質(zhì)量方面展現(xiàn)出巨大潛力。通過優(yōu)化脈沖參數(shù)、實時監(jiān)控和反饋以及能源效率優(yōu)化，AI顯著提升了回收效率和纖維質(zhì)量。

3.1傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料直接放電的電脈沖法持續(xù)發(fā)展面臨主要挑戰(zhàn)
直接放電的電脈沖法在實際應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括設(shè)備成本、能耗控制、纖維損傷、工藝穩(wěn)定性以及工業(yè)化推廣等方面。

能量利用率。盡管電脈沖法相對節(jié)能，但高壓放電過程中仍有部分能量以熱能形式散失，導(dǎo)致能量利用率較低。

工藝參數(shù)優(yōu)化。目前對于放電參數(shù)（如電壓、脈沖頻率、放電時間等）的優(yōu)化仍不夠完善，影響了回收效率。

纖維損傷。雖然電脈沖法對纖維的損傷較小，但在高能量放電條件下，纖維仍可能出現(xiàn)局部損傷。

質(zhì)量控制。回收纖維的質(zhì)量受放電參數(shù)和工藝條件的影響較大，難以實現(xiàn)穩(wěn)定的質(zhì)量控制。

規(guī)模效應(yīng)。直接放電的電脈沖法仍處于實驗室研究和小規(guī)模應(yīng)用階段，技術(shù)成熟度有待提高。大規(guī)模工業(yè)化應(yīng)用需要解決設(shè)備放大、工藝穩(wěn)定性以及成本控制等問題。

 

圖3：基于AI的碳纖維復(fù)合材料智能直接放電的電脈沖法回收實驗室場景

3.2  基于AI碳纖維復(fù)合材料直接放電的電脈沖法協(xié)同智能回收技術(shù)的研究
圖3 為基于AI的碳纖維復(fù)合材料智能直接放電的電脈沖法回收實驗室場景。圖展示了一個前沿的實驗室場景，專門用于電脈沖處理的設(shè)備在AI系統(tǒng)的控制下，精準(zhǔn)地調(diào)節(jié)電脈沖的時機和強度。碳纖維復(fù)合材料樣本在受控環(huán)境中被處理，背景的數(shù)字屏幕上顯示實時數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化回收過程的AI算法，整個場景體現(xiàn)了先進(jìn)技術(shù)與可持續(xù)性的結(jié)合。

1）智能工藝參數(shù)優(yōu)化
利用 AI 的圖像識別和數(shù)據(jù)分析能力，對回收過程中的碳纖維復(fù)合材料進(jìn)行實時監(jiān)測和分析。通過建立大量的材料樣本數(shù)據(jù)庫，AI 可以快速識別不同類型的碳纖維復(fù)合材料，根據(jù)其結(jié)構(gòu)和成分特點，智能調(diào)整直接放電電脈沖的參數(shù)，如放電強度、脈沖頻率等，確保在最佳的條件下實現(xiàn)材料分離，從而提高回收效率和纖維質(zhì)量。

2） 故障檢測和預(yù)防：AI算法可以用于預(yù)測設(shè)備的潛在故障，通過持續(xù)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，提前采取維護(hù)措施，避免因設(shè)備故障而導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷。

3） 優(yōu)化脈沖參數(shù)
AI算法可以通過分析脈沖電流、電壓、頻率等參數(shù)對纖維分離效果的影響，建立預(yù)測模型，優(yōu)化脈沖參數(shù)以實現(xiàn)最佳分離效果。例如，通過機器學(xué)習(xí)算法，AI可以實時調(diào)整脈沖參數(shù)，減少纖維損傷并提高分離效率。

3.3 基于AI碳纖維復(fù)合材料直接放電的電脈沖法協(xié)同回收應(yīng)用案例
早稻田大學(xué)的研究團(tuán)隊開發(fā)了一種直接放電電脈沖法，用于高效回收CFRP中的碳纖維。該方法利用焦耳熱、熱應(yīng)力和等離子體產(chǎn)生的膨脹力，無需加熱或使用化學(xué)品。研究結(jié)果表明，該技術(shù)能夠保留較長且強度較高的纖維，同時將能源效率提高了至少10倍。某汽車制造企業(yè)與早稻田大學(xué)合作，將直接放電電脈沖法應(yīng)用于廢棄汽車部件的回收。通過AI優(yōu)化后的回收工藝，企業(yè)成功實現(xiàn)了高質(zhì)量碳纖維的回收再利用。具體成果包括：

纖維損傷減少：AI優(yōu)化后的脈沖參數(shù)顯著減少了纖維損傷，回收纖維的拉伸強度保持率超過90%。
能源效率提升：與傳統(tǒng)方法相比，直接放電電脈沖法將能源效率提高了至少10倍。
環(huán)境影響降低：該方法無需化學(xué)試劑，顯著減少了回收過程中的環(huán)境污染。
（未完待續(xù)）

 

作者簡介：
張友根，教授級高級工程師，終生享受國務(wù)院政府特殊津貼。發(fā)表中、英論文近500篇約450萬字。曾獲得上海市科技進(jìn)步二等獎四項，優(yōu)秀新產(chǎn)品二等獎四項，上海市工業(yè)戰(zhàn)線優(yōu)秀科技工作者等榮譽。

 

來源：榮格-《國際塑料商情》

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