基于大数据分析的废旧塑料利用率算法

吕苗苗

（江苏医药职业学院 医学技术学院，江苏 盐城 224005）

随着我国资源综合利用产业政策的加快实施，废旧塑料回收利用进程也不断推进［1］。首先，必须对废旧塑料回收和再利用工艺进行分析，制定产品的检验标准，增大整体生产规模，提高产品质量，从根本上解决环境问题，实现可持续性优化发展［2］。现阶段，云计算服务技术正在加速发展，数据中心成为业务发展的核心内容，所以其扩张速度急剧增加［3］。在大数据背景下，塑料再生资源企业对数据越来越重视，通过分析、统计、挖掘大量数据，为企业提供经营决策的支撑［4］。目前，塑料回收和再生资源利用率较低，造成资源浪费，因此，本工作基于大数据分析，对废旧塑料利用率算法进行研究。

1 我国废旧塑料再生利用现状及应用领域

1.1 利用现状

塑料具有较好的成型性［5］。通用塑料主要有聚丙烯（PP）、聚乙烯（PE）、聚苯乙烯（PS）、聚氯乙烯（PVC）、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物（ABS）。其中，产量最大的是PP，PE，《2019年中国塑料工业年鉴》显示，2019年，我国生产PP和PE共4 251 Mt。中国物资再生协会再生塑料分会数据显示，2019年，回收再生利用塑料量为9.45 Mt，废旧塑料利用率为15.1%，利用率较低。

1.2 应用领域

1.2.1 涂料

涂料的基体材料可以选择废旧塑料。弹性防水涂料可以使用废旧PS泡沫塑料［6］，该涂料的优点是耐酸碱、耐候、耐高温，表现出稳定的性能，以及较大的渗透力和分散度等，广泛用于管道防腐、渠道防渗以及地下防潮等。由于其制作比较简单，成本低廉，因此，废旧PS的循环再利用具有极大的可行性。回收废旧PE时，在反应釜中均匀搅拌各种原料和添加剂，形成黏稠状膏体，于常温放置10～24 h，形成固体，即为非常重要的建筑涂料。其表现出的特点为安全、无污染，与PS泡沫相比，其保温效果和防雨效果更好。粉碎处理废旧PP，PE，PS，使其颗粒粒径为2.0～3.0 mm，与粒径为8.5～13.0 μm的陶瓷颗粒、颜料按质量比1∶1∶1混合，加温处理后将其放入模具中，一定温度条件下制备了仿汉白玉的建筑装饰涂料，实现了资源的有效利用，并节约了成本。

1.2.2 建筑材料

建筑材料是我国应用废旧塑料的重要领域［7］。在制备建筑材料时，采用废旧塑料泡沫成本低，成品性能（如保温、防水、常温速干等）良好，且冬天不会出现结露、反霜现象；采用废旧PS泡沫塑料制成的铝塑板操作简便，工程造价低，损耗量小。将石墨、粉煤灰、碳酸钙以及废旧塑料充分混合，制备了建筑瓦料，提高了瓦料硬度，并有效降低了生产成本［8］。利用废旧PE，PP可改性防水沥青，使其具有更高的抗冲击性能、高温稳定性能、低温抗裂性能［9］。

1.2.3 作为能源回收利用

废旧塑料燃烧会产生大量的热量。将废旧塑料作为能源是目前非常重要的回收手段。废旧塑料燃烧可为锅炉供热，并进行发电。老化降解的塑料制品、复杂结构的聚合物制品等适合作为燃料回收［10］；但塑料焚烧会带来燃烧灰尘、有毒气体，污染环境，因此，需注意灰尘、废气的合理处理。

1.2.4 制备再生粒子

我国废旧塑料再生粒子的需求量很大。苏州某中型农膜厂，每年需要超过1 kt的再生粒子，而一家中型鞋厂则需要大于2 kt/a的再生粒子。对于供给方面来说，苏州每年会产生350 t废旧塑料，可制备塑料再生粒子300 t，无法满足厂家的需求。

2 废旧塑料利用率算法

2.1 废旧塑料利用率算法模型

可回收塑料包括PE，PP，PVC，PS，ABS等，结合实践分析和理论基础，构建了资源能耗模型，以优化废旧塑料利用率的算法模型。资源能耗模型见式（1）～式（2）。

式中：P（u）表示单个塑料品种回收量；k表示单个塑料品种与塑料最高回收量百分比；u，Pmax分别表示单个塑料品种的回收利用率以及塑料最高回收率；u（t）为时间函数，在很大程度上可以反映废旧塑料利用率；E表示一定时间内（t0～t1）塑料最高回收总量。

结合线性回归分析，确定了废旧PE，PP，PVC，PS，ABS的利用率以及实际回收量的关联性，最终确定线性多资源回收模型［见式（3）］。

式中：y表示塑料的实际回收量；β0～β5为回归系数；x1～x5分别表示废旧PE，PP，PVC，PS，ABS的利用率。

通过大数据回归分析，可获得回收模型［见式（4）］。对于该模型来说，在实际生产过程中，结合实践基础分析并验证废旧PE，PP，PVC，PS，ABS利用率的大数据，得到废旧塑料利用率的具体参数。

2.2 塑料回收统计数据来源

以我国2009—2019年废旧塑料再生资源利用为研究尺度，数据包括物质流分析领域相关科技文献及各职能部门统计数据，《中国再生资源行业发展报告》提供的废旧塑料再生资源的利用量、进口量等年度数据。对于废弃电器电子产品的塑料回收利用量，其数据通常采集于拆解利用企业，拆解后的塑料流向资源再生终端企业，实际已计入废旧塑料再生资源的统计数据中，本文未做计算。

2.3 塑料回收数据分析方法

在计算废旧塑料利用率时，对于目前相关塑料行业协会以及职能部门尚未定期采集的数据进行以下假设：计算当年回收利用量不考虑存量的增减。因进入小、低、散回收作坊的塑料再生资源量目前均缺乏统计数据，因而在计算废旧塑料利用量时此部分不计入。目前，我国废旧塑料再生资源类型未见有物质流分析的科技文献。参考现状调查数据，假定废旧塑料回收量占总废旧塑料量的50%，本工作对该数据进行了不确定性分析。其过程为：废旧塑料再生资源回收比例系数在±20%时，分析废旧塑料再生资源比例系数波动对再生资源利用率指标的影响。假定废旧塑料再生资源回收比例系数取最高值（+20%）、最低值（-20%）时的塑料回收利用率指标波动范围，采用式（5）～式（6）对我国废旧塑料利用率进行测算。

式中：R表示废旧塑料利用率，%；Mlandfill表示填埋处理量，Mt；Mincineration表示焚烧处理量，Mt；Mcompost表示工业处理量，Mt；Muntreated表示非无害化处理量，Mt；Mgenerate表示未回收的塑料量，Mt；Mi表示某废旧塑料利用量，Mt。

3 结果与讨论

3.1 我国塑料回收利用量分析

从图1可以看出：2009—2019年，我国塑料回收利用量从3.80 Mt增至9.45 Mt。2009—2015年，我国塑料回收利用量处于持续增长的趋势，2016年有所下降，2017—2019年增长较快，其中，2017年塑料回收利用量最高，为9.60 Mt。2019年较2018年有小幅增长，从2018年的9.16 Mt增加到2019年的9.45 Mt，说明我国塑料回收再生资源利用量不断增大。

3.2 我国废旧塑料利用率

图1 我国废旧塑料利用量Fig.1 Plastic recycling in China

我国2009—2019年的塑料总生产量约6.1亿t，从图2可以看出：2009—2014年，我国废旧塑料利用率从12.0%升至16.0%；2015—2019年，我国废旧塑料利用率则总体呈现下降趋势，2016年，废旧塑料利用率降为14.5%，2017年有所增加，为15.3%，2018年小幅下降，为14.6%，2019年再度增加，为15.1%。废旧塑料利用率下降的可能原因包括两个方面：一是虽然我国塑料再生资源回收量略有上升，但进入焚烧厂、填埋场的废旧塑料处理量增长速度更快；二是塑料再生资源受到回收成本、原材料价格等方面的影响，近几年的废旧塑料回收利用量降低。

图2 我国废旧塑料利用率Fig.2 Plastic recycling utilization rate in China

3.3 塑料再生资源比例系数波动对其利用率的影响

本工作假定塑料再生资源的回收比例系数为50%，研究结果可能存在一定不确定性。在图2的基础上进一步分析了塑料再生资源回收比例在±20%波动下，对废旧塑料利用率的影响。结果表明：塑料再生资源回收比例系数在±20%波动时，2019年废旧塑料利用率为11.3%～20.5%。假定每项计算参数在±20%波动，分析对废旧塑料利用率不确定性影响。从表1可以看出：塑料再生资源比例系数对计算结果的影响幅度最大，为-2.65%～2.51%；塑料再生资源比例系数的不确定性影响由大到小依次为PE，PVC，PP，PS，ABS。

表1 塑料再生资源比例系数波动对其利用率计算结果的影响Tab.1 Influence of fluctuation of proportion coefficient of plastic renewable resources on calculation results of recycling efficiency %

4 结论

a）通过大数据收集PE，PP，PVC，PS，ABS等使用情况，使用物质流科技文献和塑料再生资源利用统计数据测算我国2009—2019年的废旧塑料利用率，其中，废旧塑料利用率从2009年的12.0%上升至2014年的16.0%，2015—2019年利用率下降。

b）2009—2015年，我国废旧塑料利用量持续增长，2016年，总回收利用量有所下降， 2017—2019年增长较快，说明我国塑料再生资源利用量需求不断增大。

c）借助模型分析了废旧塑料利用率，塑料再生资源比例系数对计算结果的影响幅度最大，为-2.65%～2.51%；塑料再生资源比例系数的不确定性影响由大到小依次为PE，PVC，PP，PS，ABS。