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リサイクルポリエステル繊維は、使用済みPETボトルや廃棄ポリエステル製品を再資源化し、再び繊維として紡糸したものです。
バージンポリエステルと比べて石油資源の使用量とCO₂排出量を大幅に削減できる点が大きなメリットです。
一方で、原料が多様で品質ばらつきが大きく、機械的強度や染色性などの物性が低下しやすいという課題があります。
国内のPETボトル回収率は90%近くに達しています。
しかし、ボトルtoボトルの水平リサイクルは約30%にとどまり、残りは繊維用途などのカスケードリサイクルに回されています。
繊維用途では不純物が混入したフレークや比重差の大きいキャップ材が混ざることで、紡糸トラブルや物性低下が発生しています。
リサイクルポリエステルは樹脂が熱履歴を何度も受けるため、加水分解や熱酸化劣化が進行しやすくなります。
重合度が下がると紡糸時に糸切れが頻発し、最終製品の引張強度や耐久性も劣化します。
回収後の洗浄乾燥工程でも高温にさらされるため、末端カルボキシル基が増加し酸価が上昇します。
この状態で紡糸すると熱分解が連鎖し、分子量がさらに低下する負のスパイラルに陥ります。
したがって、劣化抑制と分子量回復が物性向上の要となります。
固相重縮合によって内部エステル交換反応を促進し、分子量を再び高める方法が実用化されています。
真空下で200℃前後に加熱し、最終的に25〜30 dL/gの粘度を確保することで、バージン相当の強度が得られます。
触媒としてゼオライトやリン系安定剤を併用すると、副反応を抑制しつつ短時間で再重合が可能です。
セルロースナノファイバーやグラフェンを0.1〜1 wt%分散させると、微細な補強効果により曲げ強度や耐熱性が向上します。
表面改質したナノフィラーは界面相互作用を高め、繊維引張強度を10〜15%改善できることが報告されています。
ポリトリメチレンテレフタレート(PTT)やポリエチレンナフタレート(PEN)をブレンドし、相溶化剤で共結晶を形成させるアプローチも注目されています。
PENを10%添加するとガラス転移温度が上昇し、耐熱収縮率を抑制できます。
相溶化剤としてエポキシ系多官能オリゴマーを用いると、分散状態が改善し、糸切れ率を50%低減できます。
AI搭載の光学選別機により、透明PETと着色PET、キャップ材をリアルタイムで分離できます。
これにより、不純物率を2%以下に抑え、後工程のフィルター詰まりを防止します。
二軸押出機のシリンダー温度をゾーン制御し、必要最小限の加熱で溶融します。
遠赤外線ヒーターとのハイブリッド加熱で、エネルギー使用量を15%削減しながら粘度安定性を確保できます。
さらに、細デニール化を図る場合はスピンパック内の圧力損失を解析し、ノズル形状を最適化することが重要です。
IoTセンサーで糸切れ回数、糸温度、張力を常時収集し、異常値を予兆検知する仕組みが普及しています。
機械学習モデルがスクリュー荷重の波形から劣化PET混入を検知し、フィードバック制御で押出条件を自動補正します。
この結果、設備停止時間を25%短縮し、年間稼働率を95%まで高めた事例があります。
リサイクルポリエステルは原料段階でのCO₂排出量がバージン比35〜45%削減されます。
LCA評価では、回収輸送距離と洗浄工程の電力源が結果に大きく影響します。
再生可能エネルギー由来の電力を使用し、輸送を鉄道・船舶に切り替えると、トータルで60%以上の削減が可能になります。
また、GRS(Global Recycled Standard)やbluesign認証を取得することで、サプライチェーン全体の透明性が担保され、ブランド価値が向上します。
リサイクルポリエステル繊維の需要は、アパレルだけでなく自動車内装材や産業用不織布へ拡大しています。
物性向上では、分子量再構築技術とナノフィラー補強の組み合わせが鍵となります。
製造効率の最適化には、AI選別とIoTモニタリングを取り入れたスマートファクトリー化が必須です。
LCA視点でのCO₂削減効果を定量化し、サプライチェーン全体で共有することで、真のサステナブル素材としての地位を確立できます。
企業は設備投資と技術開発を並行して進め、循環型社会に貢献しながら競争力を高めることが求められます。

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