高效分选废旧光伏电池板中铜与硅

赵新美,张子生，赖伟东,陈晓玉,吴翠姑,董国义

(1.河北大学 物理科学与技术学院，新能源光电器件国家地方联合工程实验室，河北 保定 071002;2.英利能源(中国)有限公司，河北 保定 071002)

近年来，中国光伏产业发展迅速，光伏发电装机量和总量已经跃居世界第一[1].目前生产的晶硅光伏电池的使用寿命一般为25年，大量光伏电池组件将被废弃，因此，回收废旧光伏电池已经成为重要的环保课题[2-3].目前，对废旧光伏电池板的处理方法主要采用化学法[4-5]、热处理法[6]和人工拆解法[7]，但这些方法都存在许多不足[8]，不适合大规模工业生产.高压静电分选是一种采用纯物理方法的绿色高效的固废垃圾资源化新途径[9-12]，成本低，操作便捷、无二次污染，可将物料进行资源化回收.

高压静电分选是根据待分选颗粒的导电性差异在电晕电场的作用下受到的电场力、非均匀电场力、离心力、镜面力的变化导致产生不同的运动轨迹[13-15]，使物料落入不同的收集槽内，从而得到分离目的.高压静电分选常用于分选印刷电路板、电缆等电子废弃物[16-18].废旧光伏电池板破碎处理后，产生大量的硅颗粒，其中存在少量的铜颗粒，如果铜能被高效地回收，将带来极高的经济价值.本文利用高压静电分选的方式对废旧光伏电池板中Cu与Si的回收进行研究，为废旧光伏电池板的资源化利用提供了新的途径.

1 实验部分

图1 锯齿式静电分选机示意Fig.1 Schematic diagram of sawtooth electrostatic separator

1.1 实验材料

在分选实验中，以Cu、Si混合物代替实际废旧光伏电池板颗粒中Cu、Si的含量与混合状态；依据英利能源(中国)有限公司提供的光伏电池板研磨粉末中Cu和Si的含量比例，选取粒径为80～100目(孔径0.15～0.178 mm)的Cu和Si颗粒，并按质量配比Si∶Cu=4∶0.02进行模拟配料，其中Si颗粒质量为4 g，Cu颗粒质量为0.02 g.实验条件为温度10～15 ℃，大气压1.013×105Pa，相对湿度45%～55%.

1.2 实验装置

实验采用锯齿式高压静电分选装置，主要由进料口、转辊、锯齿型电晕电极、毛刷和收集槽等部分构成，如图1所示.

锯齿型电晕电极参数选取锯齿角度15°、锯齿间隔12 mm且偶数锯齿缩进5 mm.静电分选过程中，通过电晕放电方式使分选颗粒荷电，Cu颗粒导电性很好，基本上不荷载电荷，受到的库仑力和镜面力很小(可忽略不计),随着颗粒下落角θ的减小，重力在径向方向的分力也减小，使Cu颗粒在转辊上半部分掉落入导体槽；Si颗粒受到的库仑力和镜面力较大，在转辊的下半部分掉落入半导体槽中.从而使Cu与Si分离.

1.3 实验方法

首先确定影响分选效率的主要因素有电压(U)、转速(n)、电晕电极与接地辊电极之间的距离(S)、电晕电极偏转角度(θ).根据单因素实验，探究各因素对分选效率的影响，并确定最佳取值范围，参数设定如表1所示.根据单因素实验结果，再通过全因子设计实验确定各个因素对分选效率影响的主效应和交互作用，利用统计学软件Minitab17.0分析及实验确定最优参数设置.

表1 单因素实验参数设置

2 结果与讨论

2.1 电压

由图2a、b可以看出，随着电压的增大，Cu的分选效率呈现先增大后减小的趋势，当电压为20 kV时，Cu的分选效率达到最高值为91.19%，同时可分选出88.48%的Si颗粒.

电压为15 kV时，电晕电场强度较小，Si颗粒荷电不充分，受到的库仑力和镜面力太小，无法长时间吸附在转辊表面，使下落位置提前，降低分选效率；电压增大到35 kV时，此时电荷达到平衡，Si颗粒所能携带的电荷已经饱和，镜面力和库仑力趋于稳定；同时Cu颗粒得到的电荷数增多，当其离开转辊表面时不能全部释放，使Cu颗粒下落位置后移，降低分选效率.因此分选电压为20～25 kV时，Cu的分选效率较高.

2.2 转速

由图3a、b可以看出，随着转速的增大，Cu的分选效率在75 r/min达到最大值92.39%，同时可分选出86.82%的Si颗粒.

a.质量分布；b.分选效率.图3 不同转速下分选结果Fig.3 Separation results under different roll speed

转速较低时，颗粒受到的离心力较小，重力起主导作用，此时Si颗粒和Cu颗粒的下落轨迹相似，所以分选效率较低；当转速在75 r/min时，Cu颗粒受到的离心力较大，导致其下落位置靠前，落入导体槽中，从而使Cu的分选效率最高；转速增大使Si颗粒的荷电时间减少，不足以荷电完全，从而使其受到的库仑力与镜面力减小，Si颗粒下落位置靠前而落入导体槽中.因此转速选取65～75 r/min，Cu颗粒的分选效率较高.

2.3 电晕电极间距

由图4a和b可知，随着电晕电极间距(简称：极间距)的增大，Cu的分选效率与Si的分选效率都呈现出先增大后减小的规律.Cu颗粒在极间距为90 mm时分选效率达到最大值93.47%.

当极间距为60～90 mm时，随着极间距增加，电晕电场的区域覆盖面会减小，颗粒经过此区域时其表面的剩余电荷减少，使得待分选颗粒受到的合力不同，造成Cu颗粒和Si颗粒下落轨迹不同，利于分选效率的提高.当极间距为90～100 mm时，电晕电场减弱，颗粒荷电不充分，受到的库仑力和镜面力逐渐减小，造成Cu与Si的合力差距减小，下落轨迹差别不大，则使它们易混合在一起下落，但相对影响较小，因此选取极间距为90～100 mm时，Cu的分选效率较高.

a.质量分布；b.分选效率.图4 不同电晕电极间距下分选结果Fig.4 Separation results under different radial position of corona electrode

2.4 电晕电极角度

由图5a、b可知，随着电晕角度的增大，Cu的分选效率一直在减小.说明小角度适合Cu与Si的混合物分选，所以电晕极角度为-10～0°时，有利于Cu的分选.

a.质量分布；b.分选效率.图5 不同电晕电极角度下分选结果Fig.5 Separation results under different angular position of corona electrode

由于改变角度并没有改变电晕区域覆盖面积和荷电面积的大小，只是改变了其覆盖面的位置.当电晕线角度较小时，分选颗粒的电场区域向下移动，颗粒进入电场区域的时间延迟，当Si颗粒到达脱离点时荷载的剩余电荷多，受到的库仑力和镜面力增加，有利于Si颗粒落入半导体槽内，而Cu相对于Si的落地点较远，从而有利两者分离出来；反之，当电晕线角度过大时，两者因合力造成的轨迹相差不大，就易在下落时混合在一起，导致两者的分选效率降低，所以，选取小角度有利于Cu颗粒和Si颗粒的分选.

2.5 全因子优化条件实验

本因子设计实验中，实验设计为4因素2水平，使用统计学软件Minitab17.0，生成因子设计见表2，共16组实验.

表2 Cu与Si分选效率的实验结果

2.5.1 主效应及交互作用的显著性

由实验结果和影响因素主效应图可知，Cu颗粒的分选效率随着电晕极角度和电压的增大而下降，呈现出反比关系与主效应图的分析结果一致.电晕极角度的增大导致电晕电极与进料口位置靠近，受离子风的影响部分分选物料颗粒难以进入荷电区域或偏离正常下落轨迹，导致最终Cu颗粒的分选效率下降；电压的增大可以使电场覆盖范围变宽，电场力对Cu颗粒的束缚力增强，导致Cu颗粒的下落位置滞后，部分落入Si颗粒的收集格槽中使得最终Cu颗粒的分选效率下降.

由图6交互作用图可知，转速的线条与极辊间距、电晕极角度、电压的线条有交点，表示它们之间存在交互作用.同时结合Cu颗粒影响因素标准化效应Pareto图可知，上述交互作用无统计学显著性，也就说明虽然转速与极辊间距、电晕极角度、电压之间存在交互作用，但它们之间的交互作用对Cu颗粒的分选效率影响不显著.

a.主效应；b.交互作用.图6 Cu颗粒分选效率主效应图与交互作用Fig.6 Main effect diagram and interaction diagram of Cu particle sorting efficiency

从图7可知，电压和电晕极角度因素为影响Cu颗粒分选效率的主要因素，且电压的影响最为显著.在因素交互作用方面，标准化效应Pareto图显示各因素的交互作用对Cu颗粒的分选效率影响较弱，极辊间距和电压的交互作用较为明显但不显著，表明两者的交互作用并不是影响Cu颗粒分选效率的重要因素.

a.标准化效应的Pameto图；b.标准化效应的正态图.图7 Cu颗粒分选效率标准化效应Pareto图与正态图Fig.7 Pareto diagram and normal diagram of efficiency standardization effect of Cu sorting

2.5.2 响应优化

从等值线图和曲面图来看(图8)，Cu颗粒的分选效率是在电晕极角度为-10°，电压为20 kV，极辊间距固定在90 mm，转速固定在65 r/min时达到最大.利用Minitab 17.0进行响应变量的优化.同样得出Cu颗粒的分选效率是在电晕极角度为-10°，电压为20 kV，极辊间距固定在90 mm，转速固定在65 r/min时达到最大，此时Cu颗粒的分选效率的模拟值为99.13%.

a.等值线图；b.曲面图.图8 Cu颗粒分选效率等值线图与曲面图Fig.8 Cu particle sorting efficiency contour map and surface map

2.5.3 实验验证

经响应优化后可得最佳参数设置为U=20 kV，n=65 r/min，θ=-10°，S=90 mm.在该设置下进行验证实验，4个因素按照最优参数进行设置，每组实验进行3次，然后取平均值.由表3可知，在因素最优化的设置下，Cu颗粒的分选效率平均值达到了97.91%，取得了优化的效果.

表3 优化实验验证结果

3 结论

1) 通过单因素实验可初步确定，当电压为20～25 kV，转速为65～75 r/min，电晕极角度为-10～0°，极间距为90～100 mm时，Cu的分选效率处在较高水平.

2) 通过全因子实验设计，筛选并确立了影响因素中影响显著的主效应和交互作用，Cu颗粒的分选效率受电压、电晕极角度主效应作用的影响较大，各因素之间的交互作用不显著.

3) 通过响应优化和实验验证，Cu颗粒的分选实验最佳参数设置为U=20 kV、n=65 r/min、S=90 mm、θ=-10°.在此参数下，Cu颗粒的分选效率平均值达到了97.91%，取得了良好的优化效果.