Компании в 2024 году создали совместный проект и добились быстрого прогресса в разработке и коммерциализации технологии CMAP, которая преобразует пластиковые отходы в цикличные продукты значительно быстрее и эффективнее, чем традиционные методы пиролиза.
«Эта веха демонстрирует, как Lummus и Resynergi продвигают цикличную экономику с помощью своего децентрализованного решения, которое упрощает и ускоряет преобразование пластиковых отходов в ценные ресурсы. Теперь, когда технология доступна, мы можем интегрировать это решение в действующую инфраструктуру, помогая замкнуть цикл пластиковых отходов и способствовать устойчивости в полимерной отрасли»
комментирует Леон де Брюйн, президент и главный исполнительный директор Lummus Technology.
В отличие от традиционного пиролиза, модули Resynergi CMAP используют микроволновую энергию для более быстрого расщепления полимерных молекул, что значительно снижает выбросы CO2 по сравнению с традиционным производством полимеров.
Модульная конструкция обеспечивает быстрое развертывание, что позволяет устанавливать и эксплуатировать блоки в течение не лет, а месяцев. Lummus будет производить и поставлять модули Resynergi, используя свою глобальную производственную сеть.
Основные особенности технологии пиролиза с помощью микроволн
Разработанная технология позволяет получать на выходе пиролизное масло, которое соответствует стандартам, установленным в нефтепереработке для химического производства. Используя микроволновую энергию, молекулы полимеров расщепляются быстрее, чем традиционные пиролизные реакторы.
Модульная конструкция обеспечивает быстрое развертывание и масштабируемость, делая передовую переработку более доступной и универсальной. При этом размер реактора и конструкция системы на салазках занимают в 10 раз меньшую площадь, исключают необходимость в местном управлении отходами и отвечают требованиям муниципалитета к площади для «завода по вторичной переработке».
Модули Resynergi могут использовать цифровые возможности Lummus Digital, обеспечивая интеграцию по сбору данных, машинное обучение и искусственный интеллект. Кроме этого, они способны контролировать установку модулей, предлагая данные в реальном времени для более эффективного принятия решений, позволяя операторам получать доступ к экспертным консультациям и удаленной поддержке.
