在硕士论文中，ITA 的硕士研究生Flávio André Marter Diniz开发出了比普通碳纤维薄两到三倍的聚乙烯基碳纤维，并展示了使用聚乙烯基前驱体如何在未来将碳纤维的价格降低50%。他的硕士论文 "Investigation of the stabilisation and carbonisation process for the production of ultra-thin polyeth-ylene-based carbon fibres”（生产超薄聚乙烯基碳纤维的稳定化和碳化工艺研究） 获得了德国纺织机械工程最佳双文凭/硕士论文奖，奖金为3500欧元。

在学士学位论文中，ITA的学士毕业生Annika Datko展示了如何利用近红外（NIR）传感器技术按纤维成分对废旧纺织品进行分拣，在实验室规模上，平均误差仅为4%。根据纤维成分进行分拣，然后进行纤维到纤维的回收利用，是利用（废旧）纺织纤维生产用于新产品的新纤维的最可持续的方法。她的研究成果“Experimental analysis of the sortability of used textiles containing polyester using near-infrared spectroscopy on a laboratory and industrial scale”（利用近红外光谱在实验室和工业规模上对含聚酯的废旧纺织品的可分拣性进行实验分析）获得了德国纺织机械协会颁发的3000欧元的最佳学士学位论文奖。

 

 

 

 

 

碳纤维因其优异的性能，经常被用于风力涡轮机和压力容器等高增长领域。遗憾的是，由于制造成本高昂，它们的价格非常昂贵，而且供应量不足。

 

在硕士论文中，Flávio André Marter Diniz利用聚乙烯前驱体生产低成本碳纤维，开发出一种新的经济高效的生产工艺。其优点还包括：碳纤维表面质量极佳，没有任何明显的结构缺陷。此外，Marter Diniz先生还将耗时的磺化过程缩短了25%。

 

这些主要优势为碳纤维在风力发电、汽车和航空航天等关键行业的更广泛应用铺平了道路。

 

 

废旧纺织品纤维再循环的新方法可彻底改变纺织品再循环的现状。

 

目前，废旧纺织品的分类几乎完全依靠人工。对于目前最具可持续性的纺织品循环利用方式--纤维到纤维的循环利用来说，按照纤维成分对纺织品进行分类非常重要。这无法可靠地通过人工，即手感来完成，尤其是混纺纤维。Annika Datko采用近红外技术对废旧纺织品进行分类是一种新方法。近红外传感器技术已经成为回收塑料垃圾的最先进技术，但在纺织品分拣方面仍处于起步阶段。

 

具体工作原理用近红外光照射纺织品样品。根据反射光的波长和检测器捕捉到的光波长，就会产生一种特定材料的光谱，这种光谱就像指纹一样。Annika Datko在其学士学位论文中比较了不同纤维成分纺织品的光谱或指纹。她证明了使用近红外光谱可以区分不同的纤维成分，而且在实验室范围内平均误差非常小，仅为4%。

 

"这种方法为可持续地处理堆积如山的废旧纺织品指明了方向，"ITA 主任 Thomas Gries博士说。"我们的两名学生获得了享有盛誉的沃尔特-莱纳斯奖，对此我们深感自豪。每一个奖项都彰显了我们的教育质量。祝贺今年的两位获奖者！"

 

VDMA 纺织机械协会通过 Walter Reiners 基金会积极支持年轻工程师。德国纺织机械制造商基金会每年都会颁发学士、文凭和硕士赞助奖和可持续发展奖。为节约资源的产品和技术开发解决方案的学术成果有资格获得可持续发展奖。