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Closed material cycles and unmixed material fractions are required to achieve high recovery and recycling rates in the building industry. The growing diversity of construction and demolition waste is leading to increasing difficulties in separating the individual materials. Manual sorting involves many risks and dangers for the executing staff and is merely based on obvious, visually detectable differences for separation. An automated, sensor-based sorting of these building materials could complement or replace this practice to improve processing speed, recycling rates, sorting quality, and prevailing health conditions.
A joint project of partners from industry and research institutions approaches this task by investigating and testing the combination of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) and visual (VIS)/ near-infrared (NIR) spectroscopy. Joint processing of information (data fusion) is expected to significantly improve the sorting quality of various materials like concrete, main masonry building materials, organic components, etc., and may enable the detection and separation of impurities such as SO3-containing building materials (gypsum, aerated concrete, etc.). Focusing on Berlin as an example, the entire value chain will be analyzed to minimize economic/technological barriers and obstacles at the cluster level and to sustainably increase recovery and recycling rates.
First LIBS measurements show promising results in distinguishing various material types. A meaningful validation shall be achieved with further practical samples. Future works will investigate the combination of LIBS and VIS/NIR spectroscopy in a fully automated measurement setup with conveyor belt speeds of 3 m/s.
In 2019, 3.1 billion Euro of damage was caused by piped water, accounting for the largest share (53%) of building insurance claims in Germany. In the event of damage, the accurate determination and localization of water ingress is essential to plan for and perform efficient renovations. Neutron probes are already applied successfully on building floors to localize the source of damage and other affected areas. However, additional information about the depth of moisture penetration can only be obtained by the destructive extraction of drilling cores, which is a time- and cost-intensive procedure. With its high sensitivity to water and fast measurement procedure, Ground Penetrating Radar (GPR) can serve as a suitable extension to the neutron probe, enabling more precise characterization of common forms of moisture damage.
In this research project, we study the influence of common types of moisture damage in differing floor constructions using GPR and a neutron probe. A measurement setup with interchangeable layers is used to vary the screed material (cement or anhydrite) and insulation material (Styrofoam, Styrodur, glass wool, perlite), as well as the respective layer thickness. Every configuration is measured for the following main cases: 1) dry state; 2) with a damaged insulation layer and 3) a damaged screed layer.
The evaluation is focused on the extraction of distinctive signal features for GPR, which can be used to classify the underlying case of damage. Furthermore, possible combinations of these features are investigated using multivariate data analysis and machine learning in order to evaluate the influence of different floor constructions.
To validate the developed methods, practical measurements on real damage cases in Germany are carried out and compared to reference data obtained from drilling cores.
In a joint project of partners from industry and research, the automated recycling of construction and demolition waste (CDW) is investigated and tested by combing laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) and near-infrared (NIR) spectroscopy. Joint processing of information (data fusion) is expected to significantly improve the sorting quality of various materials like concrete, main masonry building materials, organic components, etc., and may enable the detection and separation of impurities such as SO3-cotaining building materials (gypsum, aerated concrete, etc.). The project focuses primarily on the Berlin site to analyze the entire value chain, minimize economic/technological barriers and obstacles at the cluster level, and sustainably increase recovery and recycling rates. First measurements with LIBS and NIR spectroscopy show promising results in distinguishing various material types and indicate the potential for a successful combination. In addition, X-ray fluorescence (XRF) spectroscopy is being performed to obtain more information about the quantitative elemental composition of the different building materials. Future work will apply the developed sorting methodology in a fully automated measurement setup with CDW on a conveyor belt.
Multivariate Auswertung von Radarsignalen zur Bestimmung typischer Feuchteschäden in Fußböden
(2020)
Leitungswasserschäden nahmen im Jahr 2018 mit rund 2,9 Milliarden Euro den größten Posten bei Gebäudeversicherungen ein und verursachten damit mehr Kosten, als Elementar-, Feuer, Sturm- und Hagelschäden zusammen. Neutronensonden helfen hier bereits bei der horizontalen Eingrenzung eines Feuchteschadens, wobei die vertikale Unterscheidung betroffener Schichten nur durch die zerstörende Entnahme von Bohrkernen vorgenommen werden kann. Der parallele Einsatz des Radarverfahrens soll hier mit seiner hohen Sensitivität für Wasser künftig zu einem erhöhten Informationsgehalt beitragen und eine kostengünstigere Schadensdiagnose und Planung der Reparaturmaßnahmen ermöglichen.
In einem laufenden Forschungsvorhaben werden in systematischen Laborstudien gängige Schadensfälle an häufig anzutreffenden Fußbodenaufbauten simuliert und deren Einfluss auf das Radarverfahren untersucht. Die Bewertung der Schadensträchtigkeit zugeführter Wassermengen erfolgt mithilfe von Luftfeuchtesensoren, welche in der Dämmebene platziert sind. Beim Aufbau der Fußbodenstrukturen kommen Zement- und Anhydritestriche, sowie die Dämmmaterialen Styropor, Styrodur, Glaswolle und Perlite-Schüttung mit variierenden Schichtdicken zum Einsatz. Die Robustheit der zu entwickelnden Messmethode gegenüber derartig verschiedenen und in der Praxis häufig unbekannten Schichtstrukturen stellt eine besondere Herausforderung dar und soll durch den Einsatz multivariater Datenauswertung erhöht werden. Diesbezüglich empfehlen bisherige Ergebnisse die Betrachtung der örtlichen Verteilungen qualitativer Signalmerkmale wie Amplituden, Laufzeiten und Frequenzen im Radargramm (B-Scan). Deren Eignung für reale Schadensfälle außerhalb der Laborumgebung wird hierbei stets kritisch hinterfragt und soll weiterführend an Praxiseinsätzen validiert werden.
Die Idee des Dissertationsprojekts ist der parallele Einsatz des Radarverfahrens und der Neutronensonde zur Lokalisierung von Feuchteschäden in Fußbodenaufbauten. Hierbei soll die integrale Messweise der Neutronensonde durch die vertikale Information des Radarsignals ergänzt werden, um zukünftig auf zerstörende Sondierungsbohrungen verzichten zu können. Primäres Ziel ist eine automatisierte und zerstörungsfreie Klassifizierung und Quantifizierung verschiedener Schadensfälle im Fußboden, welche zur Abschätzung und Auswahl des Sanierungsaufwands dienen soll. In systematischen Laborstudien an modular aufgebauten Referenzprobekörpern werden die Nachweisgrenzen der beiden Verfahren für unterschiedliche, häufig anzutreffende Fußbodenaufbauten untersucht. Hierfür wurde ein Satz verschiedenster Estrichprobekörper gefertigt und deren Hydratisierungsprozess gravimetrisch und mit den benannten Feuchtemessverfahren beobachtet. In der laufenden Auswertung konnten bereits signifikante Signalmerkmale der Radarmessungen extrahiert, sowie dessen Korrelation zum Feuchteverlauf der Proben gezeigt werden. Der modulare Aufbau der Fußbodenschichten zur Simulation von gängigen Feuchteschäden folgt im Anschluss. Über Datenfusion und Signalverarbeitung sollen so innovative Auswertungsansätze entwickelt und deren Validität an realen Schadensfällen geprüft werden.
Das elektromagnetische Radarverfahren ist mit seiner starken Sensitivität für Wasser längst eine etablierte Methode zur zerstörungsfreien Feuchtemessung. Besonders bei geophysikalischen Aufgabenstellungen erfreut es sich großer Beliebtheit, doch auch an Baustoffen wird es immer häufiger zur Ortung von schadensträchtigem Wasser eingesetzt. Somit liefert die Literatur bereits zahlreiche Signalmerkmale, welche einen Rückschluss auf die Feuchte des untersuchten Mediums zulassen. Die Eignung dieser Signalmerkmale zur Messung an Estrichen wurde in Laborstudien anhand des Austrocknungsprozesses nach der Herstellung untersucht. Hierbei kamen zement- und anhydritgebundene Estriche unterschiedlicher Schichtdicke zum Einsatz, wobei die Darr- und die Calciumcarbid-Methode als Referenzverfahren dienten. In der Auswertung erwiesen sich besonders die klassischen Merkmale aus dem Zeitbereich (Amplitude, Laufzeit) als robuste Methoden zur Feuchtemessung. Bei kleinen Schichtdicken und niedrigen Feuchtegehalten ist die Auswertung der klassischen Merkmale jedoch fehleranfällig, v.a. weil die (automatisierte) Separierung von direkter und Reflexionswelle nicht mehr eindeutig ist. Dies wirkt sich besonders auf die jeweiligen Frequenzanteile aus, die i.d.R. nicht zu den klassischen Feuchte-Merkmalen gehören. In weiterführenden Untersuchungen soll der Mehrwert durch multivariate Datenauswertung und Ansätze des maschinellen Lernens geprüft werden. Übergeordnetes Ziel ist der Einsatz des Radarverfahrens an geschichteten Fußbodenaufbauten zur automatisierten und zerstörungsfreien Lokalisierung von Feuchteschäden.
Die Idee des Dissertationsprojekts ist der parallele Einsatz des Radarverfahrens und der Neutronensonde zur Lokalisierung von Feuchteschäden in Fußbodenaufbauten. Hierbei soll die integrale Messweise der Neutronensonde durch die vertikale Information des Radarsignals ergänzt werden, um zukünftig auf zerstörende Sondierungsbohrungen verzichten zu können. Primäres Ziel ist eine automatisierte und zerstörungsfreie Klassifizierung und Quantifizierung verschiedener Schadensfälle im Fußboden, welche zur Abschätzung und Auswahl des Sanierungsaufwands dienen soll. In systematischen Laborstudien an modular aufgebauten Referenzprobekörpern werden die Nachweisgrenzen der beiden Verfahren für unterschiedliche, häufig anzutreffende Fußbodenaufbauten untersucht. Hierfür wurde ein Satz verschiedenster Estrichprobekörper gefertigt und deren Hydratisierungsprozess gravimetrisch und mit den benannten Feuchtemessverfahren beobachtet. In der laufenden Auswertung konnten bereits signifikante Signalmerkmale der Radarmessungen extrahiert, sowie dessen Korrelation zum Feuchteverlauf der Proben gezeigt werden. Der modulare Aufbau der Fußbodenschichten zur Simulation von gängigen Feuchteschäden folgt im Anschluss. Über Datenfusion und Signalverarbeitung sollen so innovative Auswertungsansätze entwickelt und deren Validität an realen Schadensfällen geprüft werden.
LIBS ConSort: Development of a sensor-based sorting method for constuction and demolition waste
(2023)
Closed material cycles and unmixed material fractions are required to achieve high recovery and recycling rates in the building industry. In construction and demolition waste (CDW) recycling, the preference to date has been to apply simple but proven techniques to process large quantities of construction rubble in a short time. This is in contrast to the increasingly complex composite materials and structures in the mineral building materials industry. Manual sorting involves many risks and dangers for the executing staff and is merely based on obvious, visually detectable differences for separation. An automated, sensor-based sorting of these building materials could complement or replace this practice to improve processing speed, recycling rates, sorting quality, and prevailing health conditions. A joint project of partners from industry and research institutions approaches this task by investigating and testing the combination of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) with near-infrared (NIR) spectroscopy and visual imaging. Joint processing of information (data fusion) is expected to significantly improve the sorting quality of various materials like concrete, main masonry building materials, organic components, etc., and may enable the detection and separation of impurities such as SO3-cotaining building materials (gypsum, aerated concrete, etc.) Focusing on Berlin as an example, the entire value chain will be analyzed to minimize economic / technological barriers and obstacles at the cluster level and to sustainably increase recovery and recycling rates. We present current advances and results about the test stand development combining LIBS with NIR spectroscopy and visual imaging. In the future, this laboratory prototype will serve as a fully automated measurement setup to allow real-time classification of CDW on a conveyor belt.
Beim Recycling von Bau- und Abbruchabfällen werden bisher bevorzugt einfache, aber bewährte Techniken eingesetzt, um große Mengen an Bauschutt in kurzer Zeit zu verarbeiten. Dies steht im Gegensatz zu den immer komplexer werdenden Verbundwerkstoffen und Strukturen in der Mineralbaustoffindustrie. Die manuelle Sortierung birgt viele Risiken und Gefahren für das ausführende Personal und basiert lediglich auf offensichtlichen, visuell erkennbaren Unterschieden zur Trennung. Eine automatisierte, sensorgestützte Sortierung dieser Baustoffe könnte diese Praxis ergänzen oder ersetzen, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Recyclingquoten, die Sortierqualität und die gesundheitlichen Bedingungen zu verbessern.
Ein gemeinsames Projekt von Partnern aus Industrie und Forschungseinrichtungen nähert sich dieser Aufgabe, indem es die Kombination von Laser-induzierter Breakdown-Spektroskopie (LIBS) und VIS/NIR-Spektroskopie untersucht und testet. Durch die gemeinsame Verarbeitung der Informationen soll die Sortierqualität verschiedener Materialien wie Beton, Hauptmauerwerksbaustoffe, organische Bestandteile usw. deutlich verbessert werden. Darüber hinaus könnten Verunreinigungen wie SO3-haltige Baustoffe (Gips, Porenbeton usw.) erkannt und getrennt werden.
Wir stellen aktuelle Fortschritte und Ergebnisse der Entwicklung eines Prüfstands vor, der LIBS mit NIR-Spektroskopie und visueller Bildgebung kombiniert. In Zukunft wird dieser Laborprototyp als vollautomatischer Messaufbau dienen, um eine Echtzeitklassifizierung von Bau- und Abbruchabfällen auf einem Förderband zu ermöglichen.