固體廢棄(qi)物(wu)分(fen)(fen)選技術是實現資源回收、減量化(hua)(hua)和無害化(hua)(hua)處(chu)理的核心環節。隨(sui)著(zhu)環保需(xu)求的提升和技術進步，分(fen)(fen)選工藝也在不斷優(you)化(hua)(hua)。
分選技術
基于(yu)物料的(de)(de)(de)物理(li)或(huo)化學性(xing)質差異（如粒(li)度、密度、磁(ci)性(xing)、光(guang)電特性(xing)等），分(fen)選(xuan)工藝存在機械分(fen)選(xuan)、光(guang)學分(fen)選(xuan)、電磁(ci)分(fen)選(xuan)等多種(zhong)不同的(de)(de)(de)技術路線(xian)，分(fen)別(bie)適應于(yu)不同的(de)(de)(de)分(fen)選(xuan)目(mu)的(de)(de)(de)，陶朗循環經濟(ji)研究院整理(li)主流的(de)(de)(de)分(fen)選(xuan)技術如下。
1. 機械分選
包(bao)括如尺寸(cun)篩分(fen)、彈跳篩分(fen)、重力分(fen)選（包(bao)括風選、水(shui)浮法等）。
| 分選目標 | 工作原理 | 典型裝備 | 主要用途 |
| 尺寸篩分 | 將混合物中大于和小于篩孔尺寸的物料通過滾動、振動的方式分離 | 滾筒篩 星盤篩 |
實現大、小尺寸物料的分離 |
| 彈跳篩分 | 將混合物中的立體(3D)物料與扁平(2D)物料通過振動實現分離 | 彈跳篩 | 實現3D與2D物料的分離 |
| 氣流分選 | 將氣流形成渦流將混合物中的輕質物吹出，與其他重質物分離 | 風選 | 實現輕、重物料的分離 |
| 水浮法分選 | 利用水為介質，將混合物料中大于和小于水密度的物料分離 | 浮選 | 實現輕、重物料的分離 |
2. 光學分選
通過(guo)可見光(guang)、近紅外等不(bu)同光(guang)譜段的反射光(guang)譜分(fen)析來識別和分(fen)選(xuan)不(bu)同材質、顏色的物料。
| 分選目標 | 工作原理 | 典型裝備 | 主要用途 |
| 可見光分選 | 將混合物中的物料在可見光譜段按照不同顏色進行識別和分離 | 色選機 | 如食品的色選除雜，塑料瓶色選 |
| 近紅外(NIR) 光選 |
將混合物中的物料按照近紅外光譜段按照不同的光譜曲線進行識別和分離 | 近紅外(NIR)光選機 如TOMRA AUTOSORT? |
可以結合可見光傳感器同時進行材質+顏色分選 如塑料瓶的整瓶選，瓶片分選提純 |
| 激光分選 | 利用激光對物料外形尺寸進行識別和分離 | 如TOMRA Deep LAISER | 對于黑色物料的分選，可以結合近紅外等多種傳感器實現分選效果 |
3. 電磁分選
通過(guo)電磁場的特性來識別和(he)分選不同(tong)材質的物料。
| 分選目標 | 工作原理 | 典型裝備 | 主要用途 |
| 磁選 | 通過磁力來分離黑色金屬 | 磁選機 | 實現黑色金屬的分離 |
| 渦電流分選 | 利用物料導電率不同產生的渦流原理進行有色金屬的分離 | 渦電流分選機 | 實現有色金屬如鋁的分離 |
| 電磁分選 | 利用物料導電率不同產生不同強度的電磁信號進行金屬的識別和分離 | Finder電磁分選機 | 實現多種金屬，如不銹鋼、集成電路板的識別分離 |
| 靜電分選 | 利用各種塑料不同的靜電性能進行分選 | 靜電分選機 | 實現混雜塑料破碎片的分選 |
發展趨勢
一、流程集成化：從單機作戰到全流程智能產線
現(xian)代分選系統(tong)正突破單一技術局限(xian)，通過多模塊(kuai)協(xie)同實現(xian)“1+1>2”的效(xiao)能躍升：
- 模塊化設計：以“機械篩分→磁選/渦電流分選→光學分選”為核心鏈條，構建定制化組合方案。
- 智能協同系統：全自動分選線通過中央控制系統實時調配各模塊參數。
在分選(xuan)廠或分選(xuan)中(zhong)心內，往(wang)往(wang)是多(duo)種分選(xuan)技術模(mo)塊(kuai)(kuai)的組(zu)合，常見的可(ke)回收物分選(xuan)中(zhong)心包括(kuo)機械篩分、磁(ci)選(xuan)（可(ke)選(xuan)渦電(dian)流）、光學分選(xuan)等多(duo)模(mo)塊(kuai)(kuai)。
二、人工智能化：從“機械執行”到“自主進化”的范式革命
AI技術(shu)正重新定義分選精度與適應性邊界。
- AI技術早在30年前就走進分選應用。但受制于當時的技術，AI算法只能通過對比材料顏色的灰度值或色差，借助簡單規則做出分選判斷，準確率較低。
- 隨著算力增加，深度學習賦能下的AI分選系統，可通過百萬級圖像訓練自主構建特征庫。
- 在工業4.0時代，互聯網和云技術的發展，通過云端數據池持續優化算法模型，進一步提升分選能力和精確性。
三、綠色化與低碳化：從成本中心到價值引擎
分(fen)選技(ji)術(shu)正(zheng)在環保與經濟(ji)效益(yi)間構建雙贏(ying)路徑。
- 分選設備如TOMRA AUTOSORT?的設計更注重節能，可顯著減少碳排放。
- 在分選過程中控制污染排放，例如廈門低值可回收物分揀中心通過破碎、篩分、清洗、脫標等工藝實現資源閉環利用。
固體廢棄物分選(xuan)技術正朝著智(zhi)能化(hua)、集成(cheng)化(hua)與(yu)綠色化(hua)方向快(kuai)速發展。陶朗的(de)分選(xuan)設備憑借其技術創新與(yu)高適應性(xing)，成(cheng)為推動行業升級的(de)核心力量。未(wei)來，隨著AI與(yu)物聯網技術的(de)深度融合，分選(xuan)工藝將更加(jia)精準(zhun)，助力全球邁向“無廢城市(shi)”愿景。