Gehalt an Wert- und Störstoffen

Wir definieren die Zusammensetzung Ihres Abfalls auf der Basis von Sortieranalysen.

Durch die Ermittlung von Stückmassenverteilungen wird es möglich, Ihnen Ansatzpunkte für die Optimierung Ihres Prozessablaufes zu geben.

 
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Als Ergebnis erhalten Sie eine Prognosekurve, die die Gehalte an Wertstoffen und Störstoffen definiert und in Ihren Schwankungsbreiten abbildet.

Mineralik

 
Im oben dargestellten Beispiel liegt der Erwartungswert für den Mineralikgehalt bei


Mit einer Aussagesicherheit von 90% unterschreitet der Mineralikgehalt den Wert von


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Fe-Metall

 
Im oben dargestellten Beispiel liegt der Erwartungswert für den Fe-Gehalt bei


Mit einer Aussagesicherheit von 90% unterschreitet der Fe-Gehalt den Wert von


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NE-Metall

 
Im Beispiel liegt der Erwartungswert für den NE-Gehalt bei


Mit einer Aussagesicherheit von 90% unterschreitet der NE-Gehalt den Wert von


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Organik

Für den Gehalt an nativ-organischen Kohlenstoffverbindungen erhalten Sie aus der Sortieranalyse ebenfalls wertvolle Hinweise.

 
Organikfraktion aus Ersatzbrennstoff

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Auch für die Organikfraktion lässt sich der Massenanteil im Abfall aussagesicher bestimmen:

 
Im Beispiel liegt der Erwartungswert für den Gehalt an Organik bei


Mit einer Aussagesicherheit von 90% überschreitet der Gehalt an Organik den Wert von


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Chlorgehalt

Der Chlorgehalt von Ersatzbrennstoffen ist im Hinblick auf mögliche Korrosionsschäden in der Verwertungsanlage von herausragender Bedeutung. Mit der von uns entwickelten Vorgehensweise gelingt es, auch für den Parameter Chlor Aussagesicherheit zu gewinnen.

In der Sortieranalyse erkennen wir die Chlorfrachtträger mit dem Beilsteintest. Mit Hilfe der Stückmassenverteilungen und angewandter statistischer Methoden erhalten Sie über einen „nackten“ Analysenwert hinaus eine statistisch abgesicherte Prognose für den Chlorgehalt unter Angabe von Mittelwert, Schwankungsbreite und Aussagesicherheit.

 
Die Grafik gibt die Lage der Summenhäufigkeitskurve für in der Grundgesamtheit aus stochastischen Gründen (statistische Schwankung vor dem Hintergrund des gewählten Probenumfangs) zu messende Werte an. Im hier gezeigten Beispiel ergibt sich der Erwartungswert zu:


Mit einer Aussagesicherheit von 90% unterschreitet der Chlor-Gehalt den Wert von


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