Uutiset

Pikamuoti saa uuden elämän laadukkaana kierrätyskuituna

Aalto-yliopiston Ioncell-tiimi esittelee työnsä American Chemical Societyn konfefenssissa.

Puuvilla-polyesterivaatteiden kierrätys on lähempänä todellisuutta uudella menetelmällä, jolla voidaan 1) liuottaa yhdistelmämateriaaleja, 2) erottaa selluloosa ja 3) kehrätä uusia Lyocellin kaltaisia kuituja.

Pikamuoti on tuskin koskaan ympäristöteko, mutta entä jos voisimme kierrättää vaatteita kuten paperia ja tehdä niistä uusia, hienoja tuotteita? Pian tämä voi olla totta, kiitos Aalto-yliopiston professori Herbert Sixtan vetämän tutkimusryhmän, joka kertoo työstään American Chemical Societyn (ACS) 253. valtakunnallisessa konferenssissa.

”Ihmiset eivät halua enää kuluttaa paljon rahaa tekstiileihin, mutta halvat ja heikkolaatuiset vaatteet eivät kestä käytössä. Valtaosa tekstiilijätteestä päätyy kaatopaikoille, missä se hajoaa ja tuottaa kasvihuoneilmiötä vauhdittavaa hiilidioksidia. Puuvillapelloille ei myöskään ole enää paljon viljelymaata, koska kasvavalle väestölle on tuotettava myös ruokaa ”, tohtorikoulutettava Simone Haslinger kertoo.  

Aalto-yliopiston biojalostamot-tutkimusryhmän johtaja professori Herbert Sixta toteaa, että parempi strategia olisi kuluneiden vaatteiden muuntaminen uuteen muotoon: ”Haluamme kierrättää vaatteita mutta myös tuottaa mahdollisimman hyviä tekstiilejä, niin että kierrätetyt kuidut ovat jopa alkuperäiskuituja parempia. Sen saavuttaminen ei kuitenkaan ole helppoa. Puuvilla ja muut kuidut on usein sekoitettu polyesteriin kankaissa, mikä vaikeuttaa prosessia.”

Noin viisi vuotta sitten Sixtan johtama ryhmä löysi ionisen nesteen, jolla voidaan liuottaa selluloosaa liukosellusta ja tuottaa siitä kuiduiksi kehrättävää materiaalia ja nimesi prosessin Ioncelliksi. Ioncell-kuidut ovat vahvempia kuin kaupallisesti saatavilla oleva viskoosi ja tuntuvat samanlaisilta kuin Lyocell.

Seuraavaksi tutkijat selvittivät, toimisiko sama ioninen neste puuvilla-polyesteriseosten kanssa. Polyesterin ja selluloosan erilaiset ominaisuudet toimivat heidän edukseen, ja puuvilla pystyttiin liuottamaan selluloosaliuokseksi vaikuttamatta polyesteriin.

”Pystyin suodattamaan polyesterin pois, kun puuvilla oli liuennut”, Haslinger toteaa. ”Sitten oli mahdollista kehrätä selluloosaliuoksesta kuituja ilman uusia prosessivaiheita, ja niitä voitiin sitten käyttää vaatteiden valmistukseen.”

Saattaakseen menetelmänsä lähemmäs markkinoita Sixtan ryhmä on kokeillut, voidaanko myös näin saatu polyesteri kehrätä hyödyllisiksi kuiduiksi. Tutkijat pyrkivät myös laajentamaan koko prosessia ja tutkivat, miten käyttää uudelleen pois heitettyjen vaatteiden väriaineita.

Tutkijat ovat saaneet rahoitusta Euroopan unionin Trash 2 Cash ‑hankkeesta ja Suomen valtiolta.

Lisätietoja osoitteessa acs.org

 

 

 

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lisää tästä aiheesta

Times Higher Education 2021
Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Kauppa- ja taloustieteiden ala nousi yliopistovertailussa sijalle 53

Times Higher Educationin ranking-listalla myös tietotekniikka sijoittui sadan parhaan joukkoon maailmassa.
Taloustieteilijät ehdottavat: Näin Suomi puolittaa tieliikenteen päästöt vuoteen 2030 mennessä
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Jakeluoikeusjärjestelmä nostaa polttoaineen hintaa - kompensaatio pienituloisille vie vain siivun järjestelmän tuotoista

Taloustieteilijät kehittivät henkilö- ja ajoneuvodatan pohjalta mahdollisia kompensaatiomalleja. Raportti julkistettiin liikenne- ja viestintäministeriön webinaarissa 27. lokakuuta.
Seminaarikuva: Mary-Ann Alfthan.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Teollisuuden työnjako muuttuu digitalisaation seurauksena, mutta hitaasti

Digitalisaatio tuottaa jatkuvasti uutta informaatiota prosesseista ja murtaa perinteistä teollisuuden asetelmaa, jossa yksi taho tekee laitteen ja toinen operoi sitä.
A person with AR glasses and a smart glove compiling a demo set
Yhteistyö, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Tutkijat kutistivat eleitä tunnistavan teknologian sormenpään kokoon - älyhanska toimii ilman nettiyhteyttäkin

Uudenlainen eleitä tunnistava tekoälyteknologia vaatii niin vähän resursseja, että se toimii paikallisesti vaikka älyvaatteissa.