基于AI碳纤维复合材料回收技术的研究（上）

碳纤维复合材料大多为热固性复合材料，其不可逆的三维交联网络结构使得传统回收方法难以有效回收，导致大量废弃碳纤维复合材料堆积，造成严重的资源浪费和环境污染,其回收问题面临着巨大的挑战,成为制约行业可持续发展的瓶颈。

 

目前，传统碳纤维复合材料的回收技术有十余种，每项都面临技术挑战。AI综合运用人工智能技术与各类绿色低碳环保的先进工艺融合，协同革新碳纤维复合材料回收技术。

基于AI碳纤维复合材料回收技术的流程包括：碳纤维复合材料预处理、AI智能分类分拣、协同回收技术选择、回收材料后处理、再利用与质量控制，以及数据反馈与优化等。

 

1、基于AI碳纤维复合材料常温回收技术的研究

AI 技术在碳纤维复合材料常温回收中展现出了强大的优势，为解决传统回收方法的难题提供了创新的解决方案。从精准识别与分类，到优化回收工艺参数，再到降低成本与能耗、提升回收纤维质量，AI 技术在整个回收过程中发挥着关键作用，不仅提高了回收效率和质量，还推动了碳纤维复合材料产业向绿色、可持续方向发展。

1.1 传统碳纤维复合材料常温回收技术面临技术挑战
传统碳纤维复合材料常温回收技术在实际应用中，存在分离难度大、纤维损伤严重、回收成本高以及环境污染等问题。

1）纤维性能下降表面损伤
常温回收过程中，化学处理（如酸碱法、化学降解）可能会对碳纤维表面造成损伤，引入过多的官能团或改变纤维表面的微观结构，从而降低纤维的力学性能。

2）树脂降解不完全
常温回收技术依赖于化学试剂对树脂基体的降解，但某些热固性树脂（如环氧树脂）在常温下的降解速率较慢，难以完全分解。树脂降解后会产生多种复杂的有机产物，这些产物的分离和再利用是一个技术难题。

3）环境影响
常温回收需要使用大量的化学试剂（如酸、碱、有机溶剂等），这些试剂的选择和用量直接影响回收效果和环境影响。回收过程中产生的废弃物（如降解产物、废液等）需要妥善处理，否则可能对环境造成二次污染。

4）纤维再利用的限制
回收纤维的性能受回收工艺和原材料的影响较大，难以保证一致性，限制了其在高端应用中的使用。回收纤维的性能与原生纤维不同，需要重新设计复合材料的配方和工艺，增加了再利用的难度。

5）回收工艺复杂效率低
常温回收通常需要多个步骤，如预处理、化学降解、纤维分离和后处理等，生产效率低。这些步骤增加了工艺的复杂性和成本。参数优化困难：回收过程中的温度、化学试剂浓度、反应时间等参数需要精确控制，但目前缺乏统一的优化方法。在常温下，树脂与纤维的分离难度较大，可能导致纤维表面残留树脂，影响其后续性能。

 

图1：基于AI的碳纤维复合材料智能常温回收实验室场景

1.2 基于AI碳纤维复合材料常温回收技术协同智能回收技术的研究
图1中，输送带将来自不同行业的碳纤维复合材料废料运入工厂；预处理区域的机械臂将废料切割、粉碎成小块；AI智能分拣站通过计算机算法对废料进行分类，并通过传送带将不同材料送入相应区域；常温回收区的大罐中，利用酸碱溶液在常温下分解树脂以回收碳纤维；后处理区域对回收的纤维进行清洗和表面改性；再利用区域的工人将回收纤维用于生产新的复合材料产品；控制室中，屏幕上显示着数据监测和AI算法优化回收过程的信息。整个场景充满未来感，展现了AI技术在碳纤维复合材料常温回收中的应用。

1）新型绿色树脂基体和溶剂的开发和回收
开发具有特殊分子结构的树脂基体，其在特定的常温条件下能够发生可控的降解反应，从而轻松实现与碳纤维的分离。开发高效的溶剂回收和再生技术，减少溶剂消耗和环境污染。

2）智能化工艺控制
智能化工艺控制也是未来常温回收技术发展的重要方向。借助先进的传感器技术、自动化控制技术和人工智能算法，可以实现回收过程的精准监控和优化控制。AI通过机器学习算法（如神经网络、遗传算法等），可以对大量实验数据进行分析，预测不同工艺参数组合下的回收效果，从而找到最优的回收条件。人工智能算法还可以对大量的实验数据和生产数据进行分析，挖掘其中的潜在规律，为工艺改进和技术创新提供数据支持。

3）纤维性能预测与优化
在常温回收过程中，纤维的表面状态和力学性能会受到化学处理的影响。AI可以通过对纤维表面化学状态和力学性能的建模，预测回收纤维的性能，并指导工艺调整。AI利用AI模型分析纤维在不同处理条件下的表面化学变化（如官能团的引入）和力学性能变化，从而优化回收工艺，减少纤维损伤。

4）树脂降解路径的模拟
常温回收技术依赖于化学降解树脂基体，但降解路径复杂，难以通过传统方法完全理解。 AI通过分子动力学模拟和机器学习算法，预测树脂在不同化学环境下的降解路径，优化降解条件。

5）回收过程的实时监控与调整
常温回收过程中，化学反应的动态变化需要实时监控和调整，以确保回收效果。AI通过传感器网络和AI算法，实时监测回收过程中的温度、pH值、化学反应速率等参数，并根据预测结果自动调整工艺条件。

6）环境效益
AI 技术支持下的常温回收方法，可以在更低的温度和更温和的条件下实现碳纤维与树脂基体的分离，减少能源消耗和有害气体排放。

1.3 基于AI碳纤维复合材料常温协同回收案例
Ai-Carbon公司开发了一种常温下的酸-碱法回收工艺，用于从碳纤维增强塑料（CFRP）中分离碳纤维。AI用于优化酸-碱处理的工艺参数，如酸碱浓度、反应时间和温度。通过机器学习模型，AI能够预测最佳的化学处理条件，以确保碳纤维的完整性。AI结合光谱分析技术，实时监测回收碳纤维的表面质量和性能指标。AI模型能够自动调整工艺参数，以确保回收碳纤维的性能达到或超过原始材料。回收的碳纤维在拉伸强度上提高了20%-30%，并且保持了超过97%的原始抗拉强度。该技术无需预处理，显著降低了回收过程的能耗和成本。

 

2、基于AI碳纤维复合材料机械回收技术的研究  

AI 与碳纤维复合材料机械回收技术的融合，是一场材料科学与人工智能技术的完美联姻，它为解决碳纤维复合材料废弃物处理难题提供了有效的解决方案，为环保和资源循环利用领域带来了新的希望和机遇。

2.1 传统碳纤维机械回收法持续发展面临技术挑战
回收碳纤维的机械性能降幅较大。机械回收过程中，碳纤维容易受到机械应力的损伤，导致纤维断裂、表面磨损等问题，从而降低其力学性能。研究表明，回收纤维的拉伸强度和模量可能仅为原生纤维的50%-70%。
回收碳纤维的纯度较低。纤维与树脂的分离效果不够理想，导致回收的碳纤维的纯度较低。
回收过程规避健康风险差。机械回收过程中产生的粉尘和噪声污染对环境和操作人员的健康有一定影响。

 

图2：基于AI的碳纤维复合材料智能机械回收实验室场景

2.2  基于AI碳纤维复合材料机械回收技术协同智能回收技术的研究
图2展示了一个高科技的工业车间，先进的机器人系统和AI驱动的机械装置协同工作，对碳纤维材料进行机械加工。机器人配备了专用工具，用于切割、研磨和分拣碳纤维部件，传送带将材料运输到各个工序，AI控制面板实时监控整个流程，整个场景体现了精准和创新，突出了AI与机械回收技术的结合，推动可持续的材料管理。

1）智能分离技术
AI 的图像识别和模式识别技术实现智能分离。AI技术通过数据驱动的模型和算法，为碳纤维复合材料的智能分离提供了新的解决方案。机器学习算法优化分离工艺。

2）监测与控制
通过在机械回收设备上安装各种传感器，实时采集、分析回收过程中的数据，根据实时数据对设备的运行参数进行自动调整，以保证回收过程的稳定进行，提高回收效率和质量。

3）优化回收工艺参数组合
AI技术可以对机械回收过程中的大量数据进行挖掘和分析，找出影响回收效率和质量的关键因素，并通过优化算法（如遗传算法、粒子群算法等）对回收工艺进行优化。

4）纤维损伤预测与控制
AI技术可以通过对回收过程中的各种参数（如破碎速度、筛分粒度、气流速度等）进行实时监测和分析，建立损伤预测模型。

5）智能传感与实时监控
AI技术结合智能传感系统（如光纤传感器、声发射传感器等），可以实时监测回收过程中的纤维状态。

6）改善回收纤维质量
通过 AI 对回收过程的精确控制，能够减少碳纤维在回收过程中的损伤，保持纤维的完整性和力学性能。智能分离技术提高了回收碳纤维的纯度，减少了杂质的混入。

7）绿色清洁化回收
AI凭借其强大的功能，为解决回收碳纤维过程中产生的大量粉尘污染问题提供了全方位的解决方案 。基于精准的监测和深入的分析，让机械回收的清洁化工作从传统的粗放式管理转变为精细化、智能化的控制，为彻底解决粉尘污染问题迈出了关键的一步。

2.3 基于AI碳纤维复合材料机械回收技术应用案例
德国在AI融入碳纤维复合材料机械回收技术的应用方面展现出卓越的创新能力，采用先进的 AI 算法，对碳纤维复合材料的回收流程进行全面优化。在粉碎环节，利用 AI 图像识别技术，精确分析复合材料的结构和成分，根据不同的材料特性，智能调整粉碎设备的运行参数，确保碳纤维在粉碎过程中最大限度地保持原有性能，减少纤维损伤。筛选和分选流程中，基于 AI 的传感器系统能够快速、准确地识别回收物料中的碳纤维、树脂以及其他杂质，并根据预设的标准进行精准分类，大大提高了回收纤维的纯度和质量，为后续的再利用奠定了坚实基础。

3、基于AI碳纤维复合材料直接放电的电脉冲法回收技术的研究

AI在碳纤维复合材料直接放电的电脉冲法回收中，可能扮演着优化和增强回收过程的角色。这种方法通常涉及到使用电脉冲来分解复合材料中的聚合物基质，从而使碳纤维得以分离和回收。直接放电电脉冲技术利用焦耳热产生、热应力产生以及等离子体产生引起的膨胀力，无需加热或化学品。它保留了相对较长且强度更高的纤维，并且能够精确地将CFRP分离成单纤维，而不会在表面残留任何残留树脂。结合人工智能（AI）技术，该方法在优化回收工艺、提高能源效率和纤维质量方面展现出巨大潜力。通过优化脉冲参数、实时监控和反馈以及能源效率优化，AI显著提升了回收效率和纤维质量。

3.1传统碳纤维复合材料直接放电的电脉冲法持续发展面临主要挑战
直接放电的电脉冲法在实际应用中仍面临诸多挑战，包括设备成本、能耗控制、纤维损伤、工艺稳定性以及工业化推广等方面。

能量利用率。尽管电脉冲法相对节能，但高压放电过程中仍有部分能量以热能形式散失，导致能量利用率较低。

工艺参数优化。目前对于放电参数（如电压、脉冲频率、放电时间等）的优化仍不够完善，影响了回收效率。

纤维损伤。虽然电脉冲法对纤维的损伤较小，但在高能量放电条件下，纤维仍可能出现局部损伤。

质量控制。回收纤维的质量受放电参数和工艺条件的影响较大，难以实现稳定的质量控制。

规模效应。直接放电的电脉冲法仍处于实验室研究和小规模应用阶段，技术成熟度有待提高。大规模工业化应用需要解决设备放大、工艺稳定性以及成本控制等问题。

 

图3：基于AI的碳纤维复合材料智能直接放电的电脉冲法回收实验室场景

3.2  基于AI碳纤维复合材料直接放电的电脉冲法协同智能回收技术的研究
图3 为基于AI的碳纤维复合材料智能直接放电的电脉冲法回收实验室场景。图展示了一个前沿的实验室场景，专门用于电脉冲处理的设备在AI系统的控制下，精准地调节电脉冲的时机和强度。碳纤维复合材料样本在受控环境中被处理，背景的数字屏幕上显示实时数据分析和优化回收过程的AI算法，整个场景体现了先进技术与可持续性的结合。

1）智能工艺参数优化
利用 AI 的图像识别和数据分析能力，对回收过程中的碳纤维复合材料进行实时监测和分析。通过建立大量的材料样本数据库，AI 可以快速识别不同类型的碳纤维复合材料，根据其结构和成分特点，智能调整直接放电电脉冲的参数，如放电强度、脉冲频率等，确保在最佳的条件下实现材料分离，从而提高回收效率和纤维质量。

2） 故障检测和预防：AI算法可以用于预测设备的潜在故障，通过持续监控设备状态，提前采取维护措施，避免因设备故障而导致的生产中断。

3） 优化脉冲参数
AI算法可以通过分析脉冲电流、电压、频率等参数对纤维分离效果的影响，建立预测模型，优化脉冲参数以实现最佳分离效果。例如，通过机器学习算法，AI可以实时调整脉冲参数，减少纤维损伤并提高分离效率。

3.3 基于AI碳纤维复合材料直接放电的电脉冲法协同回收应用案例
早稻田大学的研究团队开发了一种直接放电电脉冲法，用于高效回收CFRP中的碳纤维。该方法利用焦耳热、热应力和等离子体产生的膨胀力，无需加热或使用化学品。研究结果表明，该技术能够保留较长且强度较高的纤维，同时将能源效率提高了至少10倍。某汽车制造企业与早稻田大学合作，将直接放电电脉冲法应用于废弃汽车部件的回收。通过AI优化后的回收工艺，企业成功实现了高质量碳纤维的回收再利用。具体成果包括：

纤维损伤减少：AI优化后的脉冲参数显著减少了纤维损伤，回收纤维的拉伸强度保持率超过90%。
能源效率提升：与传统方法相比，直接放电电脉冲法将能源效率提高了至少10倍。
环境影响降低：该方法无需化学试剂，显著减少了回收过程中的环境污染。
（未完待续）

 

作者简介：
张友根，教授级高级工程师，终生享受国务院政府特殊津贴。发表中、英论文近500篇约450万字。曾获得上海市科技进步二等奖四项，优秀新产品二等奖四项，上海市工业战线优秀科技工作者等荣誉。

 

来源：荣格-《国际塑料商情》

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