Diese Arbeit verwendet die UV-Vis-Spektroskopie in Kombination mit Chemometrie-Techniken. Durch Optimierung der Probenvorbereitungsbedingungen wie Lösungsmittel, Ultraschallzeit und Probenmenge wurde Dichlormethan als bestes Extraktionsmittel ausgewählt. Unter Ultraschallbehandlung für 1 Stunde und einer Probenmenge von 1 g wurde die beste Erkennung erzielt. Unter optimalen Bedingungen wurden Spektren von 53 recycelten Polyesterproben aufgenommen, die in den Wellenlängenbereichen 500~680 nm und 320~380 nm deutliche charakteristische Absorptionsspitzen zeigten. Weiterhin wurde ein Klassifikationsmodell mittels Hauptkomponentenanalyse (PCA) und orthogonaler teilweiser kleinster Quadrate Diskriminanzanalyse (OPLS-DA) aufgebaut. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Anpassungsparameter des OPLS-DA-Modells R²Y (kum.) 0,927 und die Prognoseparameter Q² (kum.) 0,907 erreichten, was eine hohe Stabilität und Erkennungsgenauigkeit des Modells bestätigt. Das PCA-Modell erzielte eine Klassifikationsgenauigkeit von 93,3 % bei den Testproben. Diese Methode weist gute Anpassungs- und Vorhersagefähigkeiten auf und kann recycelte Polyesterproben physikalischer Herkunft effektiv identifizieren.

recycelter Polyester;neuer Polyester;UV-Vis-Spektroskopie;Chemometrie