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(fèi)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。上一期（《國際塑料商情》5月刊）為大家介紹了基于AI碳纖維復(fù)合材料常溫回收技術(shù)的研究、機(jī)械回收技術(shù)的研究、直接放電的電脈沖法回收技術(shù)的研究。本期將繼續(xù)為您介紹基于AI碳纖維復(fù)合材料熱解回收技術(shù)的研究、化學(xué)法回收技術(shù)的研究，以及超臨界流體回收技術(shù)的研究。

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4、基于AI碳纖維復(fù)合材料熱解回收技術(shù)的研究

熱解回收法作為 CFRP 回收的主要方法之一，其原理是在無氧或缺氧的環(huán)境下，對(duì) CFRP 進(jìn)行高溫加熱，使其中的樹脂基體發(fā)生熱分解，樹脂基體分解為小分子化合物，實(shí)現(xiàn)碳纖維與樹脂的分離，達(dá)到回收碳纖維的目的。根據(jù)工藝條件的不同，熱解回收法可分為傳統(tǒng)熱解、流化床熱解和微波熱解等。

4.1 傳統(tǒng)碳纖維熱解回收法持續(xù)發(fā)展面臨主要挑戰(zhàn)

熱解回收法作為一種主流技術(shù)，能夠通過高溫分解樹脂基體實(shí)現(xiàn)碳纖維的高效回收。傳統(tǒng)熱解法面臨能耗高、纖維性能下降、環(huán)境影響大和經(jīng)濟(jì)性不足等挑戰(zhàn)。

能耗高。熱解過程需要在高溫下進(jìn)行，通常需要消耗大量的能源來維持反應(yīng)溫度。例如，傳統(tǒng)熱解法的溫度通常在500°C以上。此外，流化床熱解法需要連續(xù)的熱氣流，進(jìn)一步增加了能耗。

回收碳纖維性能下降。高溫環(huán)境可能導(dǎo)致碳纖維表面損傷，降低其力學(xué)性能。研究表明，回收纖維的拉伸強(qiáng)度和模量可能僅為原生纖維的50%-75%。此外，熱解過程中形成的非晶碳層也會(huì)降低纖維的再利用價(jià)值。

環(huán)境影響。熱解過程可能產(chǎn)生有毒廢氣，如揮發(fā)性有機(jī)化合物（VOCs）和多環(huán)芳烴（PAHs），對(duì)環(huán)境造成污染。此外，流化床熱解法中有機(jī)溶劑的揮發(fā)也會(huì)帶來環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

經(jīng)濟(jì)性不足。熱解設(shè)備的高成本和維護(hù)費(fèi)用限制了其大規(guī)模應(yīng)用。此外，回收過程中的高能耗和低回收率進(jìn)一步增加了生產(chǎn)成本。

工藝復(fù)雜性。傳統(tǒng)熱解法需要復(fù)雜的工藝條件，如預(yù)粉碎、高溫加熱和后處理等。這些步驟不僅增加了工藝復(fù)雜性，還可能導(dǎo)致纖維損傷。

圖4：基于AI的碳纖維復(fù)合材料智能熱解回收實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)

4.2 基于AI碳纖維復(fù)合材料熱解回收技術(shù)協(xié)同智能回收技術(shù)的研究

圖4中展示了一個(gè)現(xiàn)代化的工業(yè)實(shí)驗(yàn)室，配備了先進(jìn)的熱解反應(yīng)器和AI控制系統(tǒng)。AI系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控并優(yōu)化熱解過程，確保精確的溫度控制。傳感器和自動(dòng)化系統(tǒng)協(xié)同工作，背景的數(shù)字顯示屏實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)和流程分析，整個(gè)場(chǎng)景體現(xiàn)了創(chuàng)新與高效，突出了AI與熱解技術(shù)相結(jié)合的可持續(xù)回收方式。

1）模糊控制
將模糊控制應(yīng)用于熱解設(shè)備的溫度控制，能夠有效提高控制的魯棒性和穩(wěn)定性 。此外，還有模型預(yù)測(cè)控制（MPC）等先進(jìn)的控制算法，它基于熱解過程模型，對(duì)未來的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和優(yōu)化目標(biāo)計(jì)算出最優(yōu)的控制序列，實(shí)現(xiàn)對(duì)熱解設(shè)備的前瞻性控制 。

2）優(yōu)化熱解參數(shù)
熱解過程中的溫度、加熱速率、氣氛和保溫時(shí)間等參數(shù)對(duì)回收纖維的質(zhì)量和能耗有重要影響。AI算法可以通過分析大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立參數(shù)與回收效果之間的關(guān)系模型，優(yōu)化熱解參數(shù)以實(shí)現(xiàn)最佳回收效果。

3）實(shí)時(shí)監(jiān)控與反饋調(diào)整
結(jié)合傳感器技術(shù)，AI可以實(shí)時(shí)監(jiān)控?zé)峤膺^程中的溫度、壓力和纖維狀態(tài)。通過分析傳感器數(shù)據(jù)，AI能夠快速識(shí)別纖維損傷位置和程度，并實(shí)時(shí)調(diào)整熱解參數(shù)，從而提高回收過程的穩(wěn)定性和纖維質(zhì)量。

4）能耗與環(huán)境影響優(yōu)化
AI技術(shù)可以通過分析熱解過程中的能耗數(shù)據(jù)，優(yōu)化工藝參數(shù)以降低能耗。此外，AI還可以通過優(yōu)化工藝條件，減少熱解過程中產(chǎn)生的有毒廢氣，降低環(huán)境影響。

5）自動(dòng)調(diào)節(jié)
基于 AI 的智能控制策略能夠?qū)崿F(xiàn)熱解設(shè)備的自動(dòng)調(diào)節(jié)和故障診斷功能。在熱解過程中，當(dāng)監(jiān)測(cè)到溫度、壓力等參數(shù)偏離設(shè)定值時(shí)，智能控制系統(tǒng)能夠根據(jù)控制算法自動(dòng)調(diào)整加熱功率、進(jìn)氣量、排氣量等操作參數(shù)，使熱解過程迅速恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài) 。

4.3 基于AI碳纖維復(fù)合材料熱解回收法協(xié)同回收應(yīng)用案例

美國先進(jìn)復(fù)合材料制造創(chuàng)新研究所（IACMI）啟動(dòng)了一項(xiàng)復(fù)合材料回收項(xiàng)目，旨在開發(fā)一種機(jī)械和熱解結(jié)合的回收方法。該項(xiàng)目利用AI技術(shù)優(yōu)化熱解工藝參數(shù)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋調(diào)整，顯著提高了回收效率和纖維質(zhì)量。該技術(shù)將從復(fù)合材料中回收所有的液體、焦油和油脂，并將它們轉(zhuǎn)變成清潔的合成氣體，同時(shí)回收玻璃纖維和碳纖維。回收纖維的拉伸強(qiáng)度保持率可達(dá)90%以上。熱解過程的能耗降低了30%。項(xiàng)目支持IACMI在5年內(nèi)實(shí)現(xiàn)“80%復(fù)合材料具有可回收性”的目標(biāo)。

5、基于AI碳纖維復(fù)合材料化學(xué)法回收技術(shù)的研究

化學(xué)法回收技術(shù)主要是利用化學(xué)試劑與碳纖維復(fù)合材料中的樹脂基體發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)樹脂基體的降解，進(jìn)而將碳纖維從基體中分離出來?；瘜W(xué)回收法通過溶解樹脂基體實(shí)現(xiàn)纖維與樹脂的分離，具有高效、環(huán)保的優(yōu)點(diǎn)。AI技術(shù)的發(fā)展為化學(xué)回收法提供了新的優(yōu)化手段，進(jìn)一步提升了回收效率和纖維質(zhì)量。

5.1傳統(tǒng)碳纖維化學(xué)法回收持續(xù)發(fā)展面臨主要挑戰(zhàn)

化學(xué)法回收作為其中一種重要的技術(shù)手段，能夠回收得到高質(zhì)量的碳纖維，且對(duì)碳纖維的損傷較小。雖然在工業(yè)應(yīng)用中取得了一定進(jìn)展，但在持續(xù)發(fā)展過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

圖5：基于AI的碳纖維復(fù)合材料智能化學(xué)法回收實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景

環(huán)境影響與化學(xué)試劑的使用。化學(xué)法回收過程中通常需要使用大量的化學(xué)溶劑，這些化學(xué)試劑不僅對(duì)操作人員的健康構(gòu)成威脅，還可能對(duì)環(huán)境造成嚴(yán)重污染。化學(xué)回收過程中可能會(huì)產(chǎn)生有害副產(chǎn)物，如果處理不當(dāng)，會(huì)造成環(huán)境污染。例如，某些溶劑在回收過程中可能釋放有害氣體或產(chǎn)生有毒廢水。

碳纖維性能的下降。在化學(xué)回收過程中，碳纖維可能會(huì)受到化學(xué)試劑或高溫的影響，導(dǎo)致其機(jī)械性能下降。例如，纖維的拉伸強(qiáng)度、模量等關(guān)鍵性能指標(biāo)可能因化學(xué)處理不當(dāng)而降低。此外，纖維表面的化學(xué)殘留物也可能影響其在后續(xù)應(yīng)用中的性能。

碳纖維的質(zhì)量參差不齊。化學(xué)法回收過程中缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，導(dǎo)致回收纖維的質(zhì)量參差不齊。

5.2 基于AI碳纖維復(fù)合材料化學(xué)回收協(xié)同智能回收技術(shù)的研究

圖5中展示了一個(gè)現(xiàn)代化的實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景，配備了先進(jìn)的化學(xué)反應(yīng)器和AI系統(tǒng)。AI實(shí)時(shí)監(jiān)控并控制化學(xué)反應(yīng)過程，確保精確的反應(yīng)條件。設(shè)備設(shè)計(jì)精良，傳感器和自動(dòng)化系統(tǒng)協(xié)同工作，背景的數(shù)字顯示屏實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)和化學(xué)過程優(yōu)化信息，整個(gè)場(chǎng)景體現(xiàn)了創(chuàng)新、精準(zhǔn)和可持續(xù)性，突出了AI與化學(xué)方法相結(jié)合的高效回收方式。

1）工藝參數(shù)優(yōu)化
化學(xué)回收過程中，反應(yīng)條件（如溫度、時(shí)間、溶劑濃度、催化劑用量等）對(duì)回收纖維的性能和質(zhì)量有顯著影響。傳統(tǒng)方法依賴于經(jīng)驗(yàn)或試錯(cuò)法，效率低且成本高。AI通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等），可以對(duì)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，預(yù)測(cè)不同工藝參數(shù)組合下的回收效果。

2）纖維性能預(yù)測(cè)與質(zhì)量控制
化學(xué)回收過程中，纖維的性能（如強(qiáng)度、模量、長度保持率等）可能因化學(xué)處理而下降。AI可以通過圖像識(shí)別技術(shù)和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)纖維的表面狀態(tài)和結(jié)構(gòu)變化。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型，AI能夠預(yù)測(cè)纖維的最終性能，并及時(shí)調(diào)整回收工藝參數(shù)。

3）催化劑和溶劑的智能選擇
化學(xué)回收中，催化劑和溶劑的選擇對(duì)回收效率和環(huán)境影響至關(guān)重要。傳統(tǒng)的催化劑和溶劑可能具有毒性或難以降解，對(duì)環(huán)境造成負(fù)擔(dān)。AI可以通過對(duì)大量化學(xué)物質(zhì)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)不同催化劑和溶劑在回收過程中的表現(xiàn)。例如，通過分子模擬和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI可以篩選出高效、環(huán)保的催化劑和溶劑組合。

4）回收過程的自動(dòng)化與智能化
化學(xué)回收過程復(fù)雜，涉及多個(gè)步驟，如預(yù)處理、化學(xué)反應(yīng)、后處理等。傳統(tǒng)的人工操作效率低且容易出錯(cuò)。通過機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)化控制系統(tǒng)，結(jié)合AI算法，回收設(shè)備可以實(shí)時(shí)調(diào)整操作參數(shù)，優(yōu)化回收流程。例如，AI可以控制反應(yīng)釜的溫度和攪拌速度，確保反應(yīng)的高效進(jìn)行。

5.3 基于AI碳纖維復(fù)合材料化學(xué)法協(xié)同回收案例

法國Fairmat開發(fā)了一種結(jié)合AI和機(jī)器人技術(shù)的回收工藝，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化回收過程中的參數(shù)，如溶劑濃度、溫度和反應(yīng)時(shí)間。AI算法根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整工藝參數(shù)，確保纖維的高質(zhì)量回收。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析回收纖維的力學(xué)性能和表面質(zhì)量，預(yù)測(cè)最佳回收條件。AI技術(shù)確?；厥者^程的絕對(duì)可追溯性，通過大數(shù)據(jù)分析不斷改進(jìn)工藝。通過傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)回收過程中的化學(xué)反應(yīng)。

Fairmat的AI驅(qū)動(dòng)回收技術(shù)顯著提高了纖維質(zhì)量，回收纖維的力學(xué)性能保持率超過95%。此外，該公司與多家知名企業(yè)建立了合作伙伴關(guān)系，包括Hexcel、Tarmac Aerosave和西門子Gamesa，推動(dòng)了化學(xué)回收技術(shù)的工業(yè)化應(yīng)用。

6、基于AI碳纖維復(fù)合材料超臨界流體回收技術(shù)的研究

AI融入碳纖維復(fù)合材料能量超臨界流體回收技術(shù)的研究是一個(gè)前沿且具有潛力的方向。超臨界流體回收技術(shù)利用超臨界流體（如二氧化碳）作為溶劑，通過改變溫度和壓力使其進(jìn)入超臨界狀態(tài)，從而有效分解聚合物基質(zhì)，回收碳纖維。AI可以在這一過程中發(fā)揮重要作用，特別是在過程控制、故障檢測(cè)、數(shù)據(jù)分析和材料質(zhì)量評(píng)估等方面。

6.1 傳統(tǒng)碳纖維復(fù)合材料超臨界流體回收技術(shù)面臨技術(shù)挑戰(zhàn)

1）高溫高壓條件的限制
超臨界流體回收通常需要在高溫（>200°C）和高壓（>10 MPa）條件下進(jìn)行，這導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行和維護(hù)成本顯著增加。反應(yīng)設(shè)備需要承受高溫高壓，且目前多為間歇式反應(yīng)器，難以實(shí)現(xiàn)連續(xù)化生產(chǎn)。高溫高壓條件增加了操作風(fēng)險(xiǎn)，可能導(dǎo)致設(shè)備故障或安全事故。

2）反應(yīng)機(jī)理不明確
超臨界流體對(duì)樹脂基體的降解機(jī)理尚未完全清晰，這限制了工藝條件的優(yōu)化和新體系的開發(fā)。目前對(duì)超臨界流體回收過程中碳纖維性能下降的原因和規(guī)律理解不足，難以有效控制纖維損傷。

3）纖維損傷與性能下降
在超臨界流體回收過程中，碳纖維可能會(huì)受到熱損傷或化學(xué)侵蝕，導(dǎo)致其表面損傷和力學(xué)性能下降。盡管超臨界流體回收被認(rèn)為是一種高效的方法，但回收后的碳纖維性能保留率仍難以達(dá)到原生纖維的水平。

4）生產(chǎn)效率低設(shè)備成本高
間歇式反應(yīng)器的生產(chǎn)效率較低，難以滿足大規(guī)?；厥盏男枨?。超臨界流體回收設(shè)備需要耐高溫高壓，且需要復(fù)雜的控制系統(tǒng)，導(dǎo)致設(shè)備成本高昂。

5）工藝放大與工業(yè)化應(yīng)用
AI優(yōu)化的超臨界流體回收工藝在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中表現(xiàn)良好，但在工業(yè)化放大過程中面臨諸多問題，如設(shè)備穩(wěn)定性、操作復(fù)雜性和成本控制。

6.2 基于AI碳纖維復(fù)合材料超臨界流體回收技術(shù)協(xié)同智能回收技術(shù)的研究

圖6中展示了一個(gè)高科技的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境，配備了先進(jìn)的超臨界流體反應(yīng)器。AI系統(tǒng)精準(zhǔn)地控制著壓力和溫度，確保回收過程的最優(yōu)條件。設(shè)備設(shè)計(jì)現(xiàn)代且精良，傳感器和自動(dòng)化系統(tǒng)協(xié)同工作，背景的數(shù)字顯示屏實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)和AI算法優(yōu)化信息，整個(gè)場(chǎng)景體現(xiàn)了創(chuàng)新與高效，突出了AI與超臨界流體技術(shù)相結(jié)合的可持續(xù)回收方式。

圖6：基于AI的碳纖維復(fù)合材料智能超臨界流體回收實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景

1）回收工藝優(yōu)化。碳纖維回收過程中涉及多種復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)和物理過程，AI可以通過對(duì)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，預(yù)測(cè)不同工藝條件下的回收效果，為優(yōu)化回收工藝提供指導(dǎo)。在超/亞臨界流體法回收中，AI可以根據(jù)溶劑種類、溫度、壓力等因素與樹脂降解率、纖維性能保持率之間的關(guān)系，快速篩選出最佳的工藝參數(shù)組合。

2）智能化和自動(dòng)化生產(chǎn)。AI 與超臨界流體回收技術(shù)的融合，可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)回收過程的智能化和自動(dòng)化，減少人工干預(yù)，提高生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性，有利于大規(guī)模工業(yè)化應(yīng)用。

3）優(yōu)化預(yù)防措施。數(shù)據(jù)分析幫助識(shí)別出最佳的操作條件組合，提高了回收效率和材料質(zhì)量。通過歷史數(shù)據(jù)分析，可以預(yù)測(cè)未來可能遇到的問題，并提前采取預(yù)防措施。

6.3 基于AI碳纖維復(fù)合材料超臨界流體回收法協(xié)同回收案例

美國有部分企業(yè)在超臨界流體回收碳纖維復(fù)合材料時(shí)，可能會(huì)利用 AI 技術(shù)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)和分級(jí)。如通過計(jì)算機(jī)視覺結(jié)合 AI 算法，對(duì)回收后的碳纖維進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)和分級(jí)，提高回收材料的質(zhì)量控制水平。

寶馬利用 AI 技術(shù)結(jié)合超臨界流體回收法，實(shí)現(xiàn)更高效的回收利用，比如通過 AI 預(yù)測(cè)碳纖維復(fù)合材料的回收效果，優(yōu)化超臨界流體回收工藝，以提高回收碳纖維的質(zhì)量和性能，使其更適合汽車零部件的生產(chǎn)。（未完待續(xù)）

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作者簡介：
張友根，教授級(jí)高級(jí)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(jiǎng)四項(xiàng)，優(yōu)秀新產(chǎn)品二等獎(jiǎng)四項(xiàng)，上海市工業(yè)戰(zhàn)線優(yōu)秀科技工作者等榮譽(yù)。

來源：榮格-《國際塑料商情》

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