摘要：碳纤维复合材料因其独特的热固性三维交联网络结构，在传统回收方法下难以有效回收。这导致大量废弃材料堆积，不仅造成了严重的资源浪费，还带来了环境污染问题，成为制约行业可持续发展的瓶颈。目前，传统碳纤维复合材料回收技术虽有十余种，但每项技术都面临着诸多挑战。而人工智
碳纤维复合材料因其独特的热固性三维交联网络结构，在传统回收方法下难以有效回收。这导致大量废弃材料堆积，不仅造成了严重的资源浪费，还带来了环境污染问题，成为制约行业可持续发展的瓶颈。目前，传统碳纤维复合材料回收技术虽有十余种，但每项技术都面临着诸多挑战。而人工智能技术（AI）与各类绿色低碳环保的先进工艺的融合，为革新碳纤维复合材料回收技术带来了新的希望。
碳纤维复合材料的回收技术流程通常包括预处理、智能分类分拣、协同回收技术选择、回收材料后处理、再利用与质量控制，以及数据反馈与优化等环节。AI 技术在这一流程中发挥着至关重要的作用，它不仅提高了回收效率和质量，还推动了整个产业向绿色、可持续方向发展。
本文较长，为方便阅读理解，小编将分为上下两部分为大家呈现精彩。
Part 1
常温回收技术中的 AI 应用
在碳纤维复合材料的常温回收中，AI 技术展现出了强大的优势。传统常温回收技术存在诸多问题，如化学处理易使纤维表面损伤，导致性能下降；树脂降解不完全，分离再利用难；使用大量化学试剂，产生废弃物易造成环境二次污染；回收纤维性能不稳定，再利用受限；工艺复杂、效率低，参数优化困难等。
而 AI 技术的应用，为解决这些问题提供了创新的解决方案。从精准识别与分类，到优化回收工艺参数，再到降低成本与能耗、提升回收纤维质量，AI技术在整个回收过程中发挥着关键作用。
基于AI的碳纤维复合材料智能常温回收实验室场景
例如，Ai-Carbon公司开发了一种常温下的酸 - 碱法回收工艺，AI用于优化酸 - 碱处理的工艺参数，如酸碱浓度、反应时间和温度。通过机器学习模型，AI能够预测最佳的化学处理条件，以确保碳纤维的完整性。AI结合光谱分析技术，实时监测回收碳纤维的表面质量和性能指标。AI 模型能够自动调整工艺参数，以确保回收碳纤维的性能达到或超过原始材料。回收的碳纤维在拉伸强度上提高了20%-30%，并且保持了超过97%的原始抗拉强度。该技术无需预处理，显著降低了回收过程的能耗和成本。
Part 2
机械回收技术中的AI应用
AI与碳纤维复合材料机械回收技术的融合，为废弃物处理提供了有效的解决方案。传统机械回收中，碳纤维易受机械应力损伤，性能降幅大；纤维与树脂分离不理想，纯度低；产生粉尘噪声污染，健康风险大。
而 AI 技术的应用，为解决这些问题带来了新的希望。通过智能分离技术、监测与控制、优化回收工艺参数组合、纤维损伤预测与控制、智能传感与实时监控等手段，AI技术能够显著改善回收纤维的质量，提高回收效率和质量，同时实现绿色清洁化回收。
德国在AI融入碳纤维复合材料机械回收技术的应用方面展现出卓越的创新能力。采用先进的AI算法，对碳纤维复合材料的回收流程进行全面优化。在粉碎环节，利用AI图像识别技术，精确分析复合材料的结构和成分，根据不同的材料特性，智能调整粉碎设备的运行参数，确保碳纤维在粉碎过程中最大限度地保持原有性能，减少纤维损伤。在筛选和分选流程中，基于AI的传感器系统能够快速、准确地识别回收物料中的碳纤维、树脂以及其他杂质，并根据预设的标准进行精准分类，大大提高了回收纤维的纯度和质量，为后续的再利用奠定了坚实基础。
Part 3
电脉冲法回收技术中的AI应用
直接放电的电脉冲法回收技术中，AI技术也扮演着重要的角色。这种方法通常涉及到使用电脉冲来分解复合材料中的聚合物基质，从而使碳纤维得以分离和回收。直接放电电脉冲技术利用焦耳热产生、热应力产生以及等离子体产生引起的膨胀力，无需加热或化学品。它保留了相对较长且强度更高的纤维，并且能够精确地将CFRP分离成单纤维，而不会在表面残留任何残留树脂。
结合人工智能（AI）技术，该方法在优化回收工艺、提高能源效率和纤维质量方面展现出巨大潜力。通过优化脉冲参数、实时监控和反馈以及能源效率优化，AI 显著提升了回收效率和纤维质量。
基于AI的碳纤维复合材料智能直接放电的电脉冲法回收实验室场景
早稻田大学的研究团队开发了一种直接放电电脉冲法，用于高效回收CFRP中的碳纤维。该方法利用焦耳热、热应力和等离子体产生的膨胀力，无需加热或使用化学品。研究结果表明，该技术能够保留较长且强度较高的纤维，同时将能源效率提高了至少10倍。
某汽车制造企业与早稻田大学合作，将直接放电电脉冲法应用于废弃汽车部件的回收。通过AI优化后的回收工艺，企业成功实现了高质量碳纤维的回收再利用。具体成果包括：纤维损伤减少，AI优化后的脉冲参数显著减少了纤维损伤，回收纤维的拉伸强度保持率超过90%；能源效率提升，与传统方法相比，直接放电电脉冲法将能源效率提高了至少10倍；环境影响降低，该方法无需化学试剂，显著减少了回收过程中的环境污染。
Part 4
热解回收技术中的 AI 应用
热解回收法作为CFRP回收的主要方法之一，其原理是在无氧或缺氧的环境下，对CFRP进行高温加热，使其中的树脂基体发生热分解，树脂基体分解为小分子化合物，实现碳纤维与树脂的分离，达到回收碳纤维的目的。根据工艺条件的不同，热解回收法可分为传统热解、流化床热解和微波热解等。传统热解法面临能耗高、纤维性能下降、环境影响大和经济性不足等挑战。
而 AI 技术的应用，为解决这些问题提供了新的思路。通过模糊控制、优化热解参数、实时监控与反馈调整、能耗与环境影响优化以及自动调节等手段，AI技术能够显著提高热解回收的效率和质量，降低能耗和环境影响。
美国先进复合材料制造创新研究所（IACMI）启动了一项复合材料回收项目，旨在开发一种机械和热解结合的回收方法。该项目利用 AI 技术优化热解工艺参数，通过实时监控和反馈调整，显著提高了回收效率和纤维质量。该技术将从复合材料中回收所有的液体、焦油和油脂，并将它们转变成清洁的合成气体，同时回收玻璃纤维和碳纤维。回收纤维的拉伸强度保持率可达90%以上。热解过程的能耗降低了30%。项目支持IACMI在5年内实现“80%复合材料具有可回收性”的目标。
基于AI的碳纤维复合材料智能热解回收实验室场景
Part 5
化学法回收中的AI应用
化学法回收技术通过化学试剂与碳纤维复合材料中的树脂基体发生反应实现降解，进而分离碳纤维，具有高效、环保等优点。化学法回收虽能获得高质量碳纤维，但在持续发展中面临诸多挑战。首先，环境影响与化学试剂使用问题突出。回收过程需大量化学溶剂，这些试剂对操作人员健康构成威胁，且可能污染环境，产生有害副产物。其次，碳纤维性能在回收过程中易下降。化学试剂或高温处理可能导致纤维机械性能降低，表面残留物也会影响后续性能。最后，回收纤维质量参差不齐，缺乏统一行业标准和规范。
AI 技术的发展为化学回收法提供了优化手段，提升了回收效率和纤维质量。AI 在化学回收中的应用能够优化工艺参数，通过机器学习算法分析大量实验数据，AI预测不同工艺参数组合下的回收效果，优化反应条件，提高效率和质量；并且利用图像识别技术和传感器数据，实时监测纤维表面状态和结构变化，结合机器学习模型预测纤维最终性能，并调整回收工艺参数；分析大量化学物质数据库，预测不同催化剂和溶剂在回收过程中的表现，筛选出高效、环保的组合；通过机器人技术和自动化控制系统，结合AI算法，回收设备可以实时调整操作参数，优化回收流程，提高反应效率。
法国Fairmat开发了一种结合AI和机器人技术的回收工艺，利用机器学习算法优化回收过程中的参数，如溶剂浓度、温度和反应时间。AI算法根据实时数据调整工艺参数，确保纤维的高质量回收。利用机器学习算法分析回收纤维的力学性能和表面质量，预测最佳回收条件。AI 技术确保回收过程的绝对可追溯性，通过大数据分析不断改进工艺。通过传感器网络实时监测回收过程中的化学反应。
Fairmat的AI驱动回收技术显著提高了纤维质量，回收纤维的力学性能保持率超过95%。此外，该公司与多家知名企业建立了合作伙伴关系，包括Hexcel、Tarmac Aerosave和西门子 Gamesa，推动了化学回收技术的工业化应用。（未完待续）
来源：小陈说科技