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001024903 150__ $$aReale Kreislaufwirtschaft von naturfaserbasierten Werkstoffsystemen (CE4NWS)$$y2026 -
001024903 371__ $$aProfessorin Dr.-Ing. Sandra Krommes
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001024903 5101_ $$0I:(DE-588b)2007744-0$$aDeutsche Forschungsgemeinschaft$$bDFG
001024903 680__ $$aNaturfaserbasierte Werkstoffsysteme (NWS) sind ein Transformationspfad zur nachhaltigen Produktion und Konsum. Ihre Materialeigenschaften wie geringe Dichte, hohe Zugfestigkeit, hohe Schlagzähigkeit und geringe Wärmeleitfähigkeit qualifizieren sie für vielfältige Anwendungen in der Automobil-, Bau- und anderen Industrien. Derzeit werden NWS am Lebenszyklusende meist energetisch verwertet. Bei zukünftig steigenden Aufkommen von End-of-Life-Produkten und Bauteilen aus NWS werden wertvolle Ressourcen verschwendet. Bei der Transformation von einer linearen zu einer zirkulären Wertschöpfung (Recycling) existieren Barrieren. Vor allem fehlt es an Wissen zu (Sekundär-) Materialien und zu deren prozesstechnischer Aufbereitung, Sortierung und Klassifizierung sowie Weiterverarbeitung in Closed- und Open-Loop Recycling-Prozessketten. Weitere Barrieren existieren beim Aufbau und Betrieb eines robusten Recyclingsystem auf regionaler oder nationaler Ebene. Der Forschungsimpuls zielt darauf ab, mittels qualitativer und quantitativer Methoden ein umfassendes Verständnis für die technischen und die sozio-ökonomischen Barrieren und Treiber einer effektiven Kreislaufwirtschaft zu schaffen. Dabei wird auf Sekundärmaterialien aus NWS aus den Sektoren Automobil und Bau fokussiert. Es gilt die Abhängigkeiten von Prozessen und Materialien als auch die Leistungsfähigkeit und die Prozessführung verschiedener Aufbereitungs- und Weiterverarbeitungsverfahren in werkstofflichen und chemischen Recyclingpfaden für die Bereitstellung von hochwertigen Recyclingfraktionen durch Messreihen zu analysieren und quantitativ zu beschreiben. Mittels eines modularen, digitalen Modells (Framework), das auf umfassenden Daten zu Sekundärmaterialien und Prozessparametern basiert, sollen die optimalen Recyclingpfade und deren Prozess- und Materialparameter für die Recyclingpfade identifiziert und optimiert werden. Dabei werden Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit und Güte für die material- und prozesstechnische Definition von Closed- und Open-Loop-Recycling in den Recyclingpfaden validiert. Konkret kommen KI Methoden wie Erklärbare KI (XAI), föderierte KI und Transfer Learning zur Anwendung. Der Aufbau und Betrieb eines robusten Recyclingsystems erfordert zudem Wissen über Sekundärmaterial-Aufkommen, Markteintrittshürden, Umweltwirkungen sowie das Verhalten des Marktes und seiner Akteure. Ein systemdynamischer, agenten-basierter Ansatz wird methodisch erprobt und validiert. Der Forschungsimpuls liefert damit ganzheitliche und übertragbare Erkenntnisse und Methoden für die Transformation von linearen zu zirkulären Wertschöpfungssystemen.
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