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J-GLOBAL ID：202202229453309708   整理番号：22A0797923

日本におけるプラスチック包装材料のリサイクルのための量および品質指向シナリオ最適化【JST・京大機械翻訳】

Quantity- and quality-oriented scenario optimizations for the material recycling of plastic packaging in Japan

著者 (4件)： Kawai Moeko (Department of Urban Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Nakatani Jun (Department of Urban Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Kurisu Kiyo (Department of Urban Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Moriguchi Yuichi (Department of Urban Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan)
資料名： Resources, Conservation and Recycling  (Resources, Conservation and Recycling)
巻： 180  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0817C  ISSN： 0921-3449  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日本ではプラスチック包装廃棄物の材料リサイクル(MR)はいくつかの問題に直面している。収集した廃プラスチックのほとんど半分は残留物になり,様々なタイプのプラスチックの混合物が樹脂タイプを困難にするので,リサイクル樹脂の品質は高くない。したがって,プラスチックタイプに基づく発生源分離ターゲットとソーティングプロセスの適切な組合せは,リサイクルプラスチックの品質を高め,回収プラスチックの品質を高めるために調査する必要がある。さらに,プラスチック製品における使用のための原材料としての回収プラスチックの受容性は,樹脂使用者の需要と品質要求によって回収プラスチックの量と質を整合することによって評価する必要がある。本研究では,実際の光学ソーターを用いた選別実験の結果に基づいて,ソース分離ターゲットとソーティングプロセスの80の組み合わせのために,樹脂タイプによって回収したプラスチックの純度と量を評価した。次に,回収プラスチックと品質制約の許容量の上限を有する線形計画法を用いて,80の発生源分離/選別方式に廃プラスチックを割り当てることによって,MRのために回収されるプラスチックの量と/または品質を最適化するリサイクルシナリオを開発した。樹脂使用者がリサイクル樹脂を積極的に受け入れるならば,日本の政府によって確立されたリサイクル目標を達成できることを見出した。一方,リサイクルの収集率や高品質回収プラスチックの許容量が著しく高められるならば,MRの電流率は高品質回収プラスチックだけで維持できた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  線形計画法 ,  電流 ,  *プラスチック ,  分類装置 ,  純度 ,  高分子廃棄物 ,  固形廃棄物 ,  工程 ,  ソーティング ,  リサイクル ,  *シナリオ
準シソーラス用語： 包装廃棄物 ,  高品質 ,  発生源 ,  *プラスチック包装 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 単一用途プラスチック ,  発生源分離 ,  光学的ソーティング ,  シンクフロート分離 ,  樹脂需要 ,  品質要求

分類 (2件)： 資源回収利用  (SC05060V) ,  ごみ処理  (SC05030O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 日本 ,  プラスチック ,  包装材料 ,  リサイクル ,  量 ,  シナリオ ,  最適化