，Chaine等對該儀器在WEEE塑料［以整個(gè)平板顯示設(shè)備(FPD)塑料外殼為例］工業(yè)化分選方面進(jìn)行了研究。綜上所述，XRF分選法是一種快速、無損且有效的分選技術(shù)。

3.3

Raman光譜分選法

Raman光譜分選法是通過對光照射在塑料樣品上所激射的與入射光頻率不同的其他頻率光的分析

，獲得樣品特征峰的位置和強(qiáng)度信息，經(jīng)與標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的Raman譜圖進(jìn)行對比，確定塑料種類，實(shí)現(xiàn)塑料的分選工作。

近年來

，科學(xué)家們也在Raman光譜分選廢塑料方面進(jìn)行了研究。1999年，Allen等利用Raman光譜實(shí)現(xiàn)了PE,PET,PP,PS,PVC等塑料的高效識(shí)別。2009年，Tsuchida等將高速Raman光譜和多元素分析方法應(yīng)用于在線傳感系統(tǒng)中，成功實(shí)現(xiàn)了對回收廠中破碎塑料的高效識(shí)別分類，并通過判別分析的數(shù)值對塑料質(zhì)量進(jìn)行分類。隨后，董鵑等利用Raman光譜分選法實(shí)現(xiàn)了食品包裝塑料的分選鑒別，度高達(dá)95%。

總的來說，Raman光譜分選法具有對樣品無破壞性

、檢測靈敏、準(zhǔn)確度高、對塑料濕度要求低、塑料適用性廣等優(yōu)點(diǎn)，尤其是對于鑒定塑料尺寸在20μm以下的塑料碎片具有顯著優(yōu)勢。近年來，該技術(shù)在微塑料的識(shí)別分選中發(fā)揮了重要作用,是塑料分選的重要手段之一。但該方法也存在受塑料雜質(zhì)信號干擾嚴(yán)重的問題，這極大地影響了該方法的檢測速率和準(zhǔn)確性，同時(shí)該技術(shù)識(shí)別塑料較慢，因此，難以滿足工業(yè)要求的快速識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。

3.4

激光誘導(dǎo)擊穿光譜（LIBS）分選法

激光誘導(dǎo)擊穿光譜分選法通過對受強(qiáng)激光照射的塑料表面產(chǎn)生的等離子體所發(fā)出的光譜頻率和強(qiáng)度進(jìn)行檢測分析

，從而識(shí)別塑料種類，近年來受到科學(xué)家們的廣泛關(guān)注和研究。

1998年

，Sattmann等利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜法，通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)了HDPE,LDPE,PET,PP,PVC的分類識(shí)別，取得良好的分類識(shí)別效果。2006年，Anzano等利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜法實(shí)現(xiàn)了電子垃圾塑料ABS,PS,PE,PC,PP,PA的快速識(shí)別分選。隨后，Gondal等也詳細(xì)研究了LIBS對HDPE,LDPE,PS,PP,PET,PVC塑料的分選，研究表明：LIBS是一種快速分類不同種類塑料的有效工具，對廢物管理具有重要作用。

2011年，Boueri等利用240~820nm譜帶的激光誘導(dǎo)擊穿光譜法

，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)了PP、PVC、聚四氟乙烯(PTFE)、POM、PE、PA、PC、PMMA塑料的高效識(shí)別，識(shí)別率可達(dá)81%~。隨后，Pereira-Filho等建立了一種高效分析分類廢塑料ABS和PC的模型