KI-Re-SCAN-GIPS

KI-RecyclingStrom-Charakterisierung und Automatisierte Sortierung von Gipsabbruch

Short Facts

  • Laufzeit: 01.05.2026-31.01.2027

  • Fördergeber: Bayerische Transformations- und Forschungsstiftung
  • Projektpartner: Center for Applied Energy Research e. V. (CAE), Smarte Funktionale Materialien; Knauf Gips KG; BSR BODENSANIERUNG RECYCLING GmbH

Übersicht

Auftrag

KI-Re-SCAN-Gips entwickelt ein Verfahren, das Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) mit Künstlicher Intelligenz (KI) verbindet, um Störstoffe im Gipsabbruch automatisiert zu erkennen und zu quantifizieren. Ziel ist eine echtzeitfähige, robuste Prozessüberwachung, die ein hochwertiges Gipsrecycling und das Schließen des Stoffkreislaufs ermöglicht.

Herausforderung

Eine zentrale Herausforderung im Gipsrecycling ist der zuverlässige Nachweis und die Quantifizierung von Störstoffen wie Asbest, künstlichen Mineralfasern (KMF), siloxanbasierten Additiven und Papieranteilen. Bisher verfügbare Methoden sind zu langsam, kostenintensiv oder nicht für eine kontinuierliche Prozesskontrolle geeignet.

Lösung

Im Projekt werden Referenzproben mit definierten Störstoffgehalten hergestellt und über nasschemische bzw. analytische Laboranalysen abgesichert. Umfassende NIRS-Messungen schaffen eine belastbare Datengrundlage. Darauf aufbauend werden KI-Modelle trainiert und validiert, die sowohl den qualitativen Nachweis als auch die quantitative Bestimmung von Störstoffen – selbst bei hochkomplexen Spektren – automatisiert ermöglichen.

Projektkontakt

Markus Wilhelm, Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann

  • E-Mail: markus.wilhelm[at]thws.de; bastian.engelmann[at]thws.de