Nieuwe maatstaf voor gerecycled plastic

De kwaliteit van gerecycled plastic beoordelen blijft een uitdaging. Wat geschikt is voor de ene toepassing, voldoet niet automatisch voor een andere. TNO en de Universiteit Maastricht introduceren daarom de RecyQMeter. Deze tool moet een objectieve en transparante beoordeling van recyclaat mogelijk maken.

Van subjectief naar een uniforme score

Het ontbreken van gestandaardiseerde kwaliteitsnormen belemmert de circulaire plasticseconomie. Kwaliteitsuitspraken zijn vaak subjectief en afhankelijk van toepassing. Een recyclaat dat geschikt is voor de auto-industrie, kan ongeschikt zijn voor verpakkingen.

De RecyQMeter biedt hiervoor een oplossing. De tool vertaalt laboratoriummetingen naar één bruikbare indicator. Recyclers voeren eigenschappen in, zoals mechanische en optische waarden. Deze worden vergeleken met een database met eisen voor meer dan 200 toepassingen. De tool berekent vervolgens een score tussen 0 en 1. Een score dichter bij 1 betekent een hogere kwaliteit, afgezet tegen het virgin materiaal dat nodig is voor die toepassing.

Inzicht en afstemming in de keten

Volgens TNO-wetenschapper Milad Golkaram fungeert de tool als een transparante marktplaats. “Recyclers delen welk materiaal ze hebben, en eindgebruikers geven hun eisen op.” Daarmee helpt de tool om recyclaten beter te koppelen aan geschikte toepassingen.

Daarnaast berekent de RecyQMeter een zogenoemde substitutieratio. Die geeft aan hoeveel virgin materiaal kan worden vervangen. Deze waarde is direct bruikbaar voor LCA-specialisten in hun milieu-impactmodellen. De tool ondersteunt daarmee betere onderbouwing van keuzes binnen de plasticwaardeketen. Ook kan dit bijdragen aan efficiëntere inzet van recyclaat.

Basis voor verdere ontwikkeling

De RecyQMeter combineert twee modellen. Het QMRP-model van TNO richt zich op brede kwaliteitsaspecten. Het RQ-model van de Universiteit Maastricht is nauwkeurig voor mechanische eigenschappen. Samen zorgen ze voor een gecombineerde beoordeling.

Een volgende versie van de tool is al in ontwikkeling. RecyQMeter 2.0 moet gebruikmaken van machine learning. Daarmee kan de kwaliteit worden voorspeld op basis van materiaalsamenstelling. Dit moet het aantal benodigde laboratoriummetingen verminderen. De tool wordt inmiddels toegepast in verschillende ketens. Verdere ontwikkeling hangt volgens TNO sterk af van deelname vanuit de industrie en het delen van data.

Tno.nl