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柔性塑料包装脱墨过程中控制着色剂染色的动力学机制与工艺优化研究
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年09月23日 来源:Separation and Purification Technology 9
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本研究针对塑料机械回收中脱墨过程出现的着色剂再吸附(染色)问题,系统探讨了黄色双偶氮颜料(PY 13)和红色偶氮色淀颜料(PR 57:1)在碱性洗涤介质中的脱墨、溶解-增溶及吸附-解吸动力学。通过实验验证与Aspen Plus模拟,揭示了染色是可逆吸附过程,并发现逆流和错流工艺可显著降低染色程度(高达85%)。该研究为高值化回收塑料的工艺设计提供了关键理论依据和技术方向。
随着塑料在包装领域的广泛应用,其废弃后的回收处理成为实现循环经济的关键环节。机械回收作为主流处理方式,尤其适用于工业来源塑料,但在处理消费后塑料废弃物时仍面临诸多挑战。其中,油墨的残留问题尤为突出——尽管脱墨技术能去除表面印刷,但部分有机颜料在脱墨过程中重新吸附到塑料表面,导致再生塑料出现着色现象,不仅影响外观,更会降低其力学性能和商业价值。这种被称为“染色”(staining)的现象,不同于可溶性染料的“渗色”(bleeding),是当前塑料高值化回收中的一大瓶颈。
为深入解析染色机制并探索控制策略,来自比利时根特大学生物科学工程学院的Tobias De Somer等研究人员在《Separation and Purification Technology》上发表了最新研究成果。该研究通过实验验证与流程模拟相结合的方式,系统性探讨了黄色双偶氮颜料Pigment Yellow 13(PY 13)和红色偶氮色淀颜料Pigment Red 57:1(PR 57:1)在碱性脱墨介质中的动力学行为,并评估了不同工艺配置对染色程度的影响。
研究主要依托实验动力学测定与Aspen Plus流程模拟两大技术手段。实验部分使用紫外-可见分光光度法(UV-VIS)监测溶解与增溶浓度,电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)和离子色谱法(IC)分别定量PR 57:1(基于Ca2?)和PY 13(基于Cl?)的初始油墨负载。通过非线性回归确定脱墨、溶解-增溶及吸附-解吸的动力学参数,并基于此在Aspen Plus中构建包含状态变量(如塑料上油墨量QInk、介质中未溶解颜料CUndissolved、溶解-增溶浓度cD&S及吸附量qAdsorbed)的Gujer矩阵模型,模拟不同工艺场景(如单釜连续搅拌反应器CSTR、并流、逆流、错流及二级洗涤)。
通过多次介质刷新实验证实染色是 reversible adsorption-desorption process(可逆吸附-解吸过程)。五次循环洗涤显示,第二次洗涤后介质中颜料浓度显著下降,且塑料染色程度随之减轻,表明吸附的颜料可重新解吸至新鲜介质中。显微镜截面分析进一步证实颜料仅吸附在塑料表面,未扩散至内部。
溶解-增溶过程符合一级动力学模型,且受最大溶解浓度[cD&S]max限制。PR 57:1的溶解速率常数(11.48 mg·L?1·s?1)和最大溶解度(1920.78 mg·L?1)均高于PY 13(6.65 mg·L?1·s?1;663.34 mg·L?1),归因于其更高极性和电离倾向。
吸附-解吸过程可用可逆一级模型描述。PY 13的吸附速率常数(2.56×10?? L·kg?1·s?1)高于PR 57:1(4.86×10?? L·kg?1·s?1),但解吸速率也更髙(9.37×10?? s?1 vs. 7.73×10?? s?1),导致PY 13更易吸附且更难彻底解吸。
模拟显示,延长停留时间(H1)和降低废水处理(WWT)效率(H3)均会增加染色程度。在单CSTR中,停留时间从10分钟增至120分钟,PY 13的吸附量从116 mg·kg?1升至1111 mg·kg?1;WWT效率从90%降至30%时,溶解浓度cD&S升高,驱动吸附加剧。
更高油墨负载(H2)导致介质中颜料浓度上升,吸附量增加。相对负载从0.5增至1.0时,PY 13吸附量从116 mg·kg?1升至328 mg·kg?1(WWT效率90%)。
逆流和错流配置显著降低接触时间与染色程度。逆流(10级CSTR)使PY 13吸附量降低85%,错流(30级CSTR,每级1分钟)几乎完全抑制染色(<0.5 ppm)。但错流工艺的经济可行性较低,且解吸作用在低吸附量时驱动力不足。二级洗涤(H7)仅在高吸附量时呈现有限解吸(PY 13最高25%),PR 57:1在低WWT效率下甚至出现吸附增加。
本研究证实塑料脱墨过程中的染色是由颜料溶解-增溶后的可逆吸附所致,受颜料性质(极性、溶解度)、工艺参数(停留时间、S/L比、WWT效率)及流程配置共同影响。逆流与错流工艺能有效减少染色,但完全依赖流程优化难以彻底解决问题。未来需从油墨设计(如采用低渗出颜料、底漆层)、介质配方优化(如降低极性以减弱亲和力)及高效废水处理等多维度协同攻关。该研究不仅为工业脱墨工艺提供了模拟预测工具,更为塑料高值化回收的技术开发与设计指南(Design for Recycling)奠定了理论基础。
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