摘要：本文基于废旧纺织品替代燃料的质量控制要求,开展预处理工艺设计并针对替代燃料用废旧纺织品预处理系统中存在的输送过程中物料堵塞、喂料不稳定等问题,进行优化设计及工程化应用,确保系统稳定运行,致力于实现良好的节能减碳效果。实践证明,在入窑废旧纺织品物料质量稳定的情况下,1 t废旧纺织品可替代煤炭约0.6 t,1条5 000 t/d生产线可实现节约标准煤≥34 000 t/a,二氧化碳减排放量≥89 000 t/a。

摘要：废旧聚酯纤维制品的回收利用已实现产业化,但废旧聚酯原料的快速鉴别和分拣一直是该行业的重大难题。本课题首先采用中红外光谱仪筛选出聚酯、棉、锦纶、羊毛、聚酯/棉混纺、聚酯/锦纶混纺、聚酯/羊毛混纺织物样本共计493个,并利用近红外光谱仪获取样本的原始近红外光谱图,将其中的269个样本作为训练样本,224个样本作为验证样本,采用Python编程语言编写程序,用主成分分析法(PCA)对数据进行降维,用支持向量机(SVM)分类算法进行分类,选择主因子数6,在全波段建立聚酯纤维制品快速鉴别分析模型。为了验证模型的准确性和实用性,利用该模型对224个未参与建模的样本进行鉴别,模型对聚酯样本的识别正确率达97. 4%,表明该模型可以较准确地将纯聚酯织物从废旧纺织品中鉴别出来。

摘要：为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别。结果表明该方法识别正确率达98.7%,利用该谱库可对12种常见废旧纺织品进行在线识别和自动分选,为废旧纺织品回收分选提供一种新的方法和设备。

摘要：本文以广州市废旧纺织品服装回收利用体系为主要研究对象,通过对国内外废旧纺织品服装回收模式的研究,结合问卷调查结果、数据模型的建立与分析,分析了城市居民对废旧纺织品服装回收处理途径的态度,为完善我国废旧纺织品服装回收体系提供了一定的参考。

摘要：我国每年产生废旧纺织品超过2600多万吨,且随着经济的发展呈现逐年增多的趋势,而其再生利用率不足10%。废旧纺织品组分的多样性和结构的复杂性是影响其准确分类、快速回收和高附加值再利用的最大障碍。人工识别分选既费时费力又不准确,而近红外光谱分析技术可对其进行快速无损高效识别分选。在前期探究的最佳测试条件下,利用自主研制的“纤维制品在线近红外高效识别与分选装置”对聚酯、棉、毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/棉、聚酯/锦纶、真丝/棉混纺和“特殊类”共计12类1060个废旧纤维织物样本进行在线原始近红外光谱采集。基于采集的样本在线原始NIR谱图,利用卷积神经网络方法,依据输入的样本光谱数据及对应分类标签进行网络训练,建立了12类废旧纺织品在线NIR定性识别模型。对比一维、二维卷积神经网络模型,其二维模型较优,该模型是将901~2500 nm的一维数组归一化后转化为40×40像素的二维灰度图像,再交替进行多次卷积和池化来进行光谱特征的提取、压缩和数据降维。通过模型计算得到每类废旧纺织品样本的类别概率值,取其最大值作为该类织物的最终分类。本模型训练过程设置为500轮,每次取32个样本图像,学习率为0.001。训练后输出预先设定的12类织物标签,所建模型的内部训练准确率可达96.2%。为了验证模型的适用性,用232个未参与建模的织物样品进行预测检验,其识别正确率达96.6%。将该模型导入“纺织品在线主控程序”后,可对建模样本所涵盖的12类织物进行成分识别与自动分选,每个样品的识别和分选时间小于2 s。模型的建立和装置的应用为我国废旧纺织品的回收再利用提供了一种全新的分选技术和装备。

摘要：将近红外光谱分析技术与一阶导数、离散小波变换、标准正态变换、多元散射校正、 S-G平滑、移动平均平滑、均值中心化和最大最小归一化8种预处理方法相结合,采用其单一及组合的方法,对聚酯、锦纶、腈纶、棉、毛、真丝、聚酯/棉、聚酯/锦纶、聚酯/氨纶、聚酯/毛、真丝/棉、锦纶/氨纶和特殊类共计13类织物的3620个近红外谱图进行预处理,并建立基于深度卷积神经网络的废旧纺织品定性识别模型。依据定性模型的识别准确率,探讨出适宜该类数据集的谱图预处理方法。研究结果表明,采用S-G平滑、均值中心化+S-G平滑和标准正态变换+S-G平滑的方法预处理后,所得模型的识别准确率均在96%以上。将此3种模型与未经预处理的原模型分别导入“分拣装置”中,对未参与建模的280个样品进行成分识别检验,经预处理优化后的模型识别准确率均高于原模型的89.6%。且均值中心化+S-G平滑预处理后,模型的识别准确率最高达96.8%,识别、分拣时间小于2 s。因此,对原模型样本的近红外光谱数据进行预处理可极大提高模型的识别准确率,为废旧纺织品的在线高效识别与自动分拣提供新方法。

摘要：“碳中和”愿景下纺织行业的碳排放与绿色可持续发展间的矛盾日益凸显,纺织行业降污减碳不能只关注末端废旧纺织品处理,应该从产业链上降低对环境的消极影响。欧盟在实现纺织产业低碳循环发展和应对废旧纺织品上采取了一系列实践措施,从欧盟纺织产业现状和挑战、纺织产业链上的绿色低碳措施、废旧纺织品的处理及关键问题3个方面介绍了欧盟纺织产业链上的相关情况,并探讨了其对我国的启示;受生命周期评价法碳足迹核算方法的启发,将纺织产业链划分为材料选用、设计、生产和销售、使用4个阶段来探讨绿色低碳措施。提出废旧纺织品的应对方法是再使用和回收再利用,处理废旧纺织品的关键问题是分类与分拣、回收质量与安全性、生产者责任延伸制度和标签系统。

摘要：基于目前废旧纺织品回收行业存在的分拣效率低、分拣准确率低等问题,研发了一套废旧纺织品自动鉴别分拣设备。采用DA200在线近红外光谱仪与工业控制计算机(DT-5206-IH61MB)相结合的方式设计了废旧纺织品自动鉴别分拣设备。重点介绍了整套设备在结构组成、装备设计、软件算法部分及分拣效果等方面的关键技术。该设备不仅能持续、高效地分拣纺织品,还可以连续运行48 h以上,传送带速度为0.8 m/s,可分拣1 500~2 000件/h,经过验证其综合分拣准确率可以达到89%。废旧纺织品自动鉴别分拣设备的研发为纺织回收企业大大节约了劳动力成本,并提高了废旧纺织品的分拣效率,实现了高效、节能、安全的分拣。

摘要：用设计的方法赋予废弃纺织品新生命,挖掘其再利用价值,以倡导绿色低碳生活。介绍了无用设计理念的意义和方法,详述了其在服装配饰、家纺产品、创意生活用品和装饰艺术品等领域的具体应用。

摘要：针对高速发展背景下产生的过量废旧纺织品,需要更高效地再利用废旧纺织品这一资源。文章简要介绍了废旧纺织品的广义与狭义以及废旧纺织品的产生和循环再利用现状,从设计创新的角度支持废旧纺织品循环利用,以减少、减缓废旧纺织品的产生,助力达到分拣、二次销售的目的,提出了设计方面的改进建议。