Recyclingverfahren
für kohlenstoff- und glasfaserverstärkte Kunststoffe befinden sich meist auf
Labor- oder Pilotebene; gleichwohl müssen heute Investitionsentscheidungen für
künftige Großanlagen getroffen werden. Herkömmliche Ökobilanzen liefern dabei
kaum belastbare Aussagen, weil sie Maßstabseffekte, Lernkurven und
standortabhängige Hintergrundprozesse vernachlässigen. Durch die Kombination
einer prospektiven LCA mit einer systematischen Skalierung der Stoff- und
Energieströme lässt sich die ökologische Performance industrieller Anlagen
bereits in der F&E-Phase prognostizieren. Die resultierende Methodik
schafft Entscheidungssicherheit für Forschung, Anlagenbetreiber und Politik
und trägt dazu bei, ressourcen- und klimaschonende Wertschöpfungspfade für Faserverbundwerkstoffe
zu etablieren.
Nach umfangreicher Literatur- und Datenrecherche werden die Hauptrecyclingrouten
(mechanisch, Pyrolyse, Solvolyse) analysiert. Stoff- und Energieflüsse der
Pilotprozesse sind aufzunehmen und mittels thermodynamischer, statistischer und
lerneffektbasierter Skalierungsfaktoren auf unterschiedliche industrielle
Kapazitäten zu übertragen. Anschließend werden Vorder- und Hintergrundsysteme parametrisch
modelliert, mit repräsentativen Standortdaten verknüpft und bewertet.
Sensitivitäts- und Monte-Carlo-Analysen quantifizieren Unsicherheiten;
Szenarien zu Strommix, Technologiereife und Logistik illustrieren Robustheit
und Hot-Spots.
Thesis can also be written in English.
Type:
- Bachelorarbeit
- Studienarbeit(Master)
- Masterarbeit
Subjects: Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurswesen, Umweltingenieurswesen, verwandte Studiengänge
Start of thesis: sofort
Last change: 4/28/2025
