再生塑料广泛应用于水瓶、抓绒夹克、购物袋和酸奶杯等产品，常标注含有特定百分比再生材料。但验证这些声明缺乏快速可靠方法。美国布法罗大学研究人员开发新技术，结合多种科学测试与人工智能，可区分再生塑料和新塑料，帮助监测塑料回收。

该技术发表在《通信工程》期刊，通讯作者阿米特·戈亚尔博士表示：“我们的目标是创建快速可靠工具，验证再生材料含量，执行回收法规。”戈亚尔领导布法罗大学塑料回收与创新倡议，该倡议被指定为纽约州塑料回收研究与创新中心。

塑料回收涉及熔化、清洁和重塑，产品外观和化学成分与新塑料相似，但再生塑料存在微观杂质和断裂聚合物链等细微差异。研究团队采用四种传感技术检测再生塑料：摩擦电测试测量静电保持能力，介电/阻抗光谱评估能量储存和损失，电容分析跟踪充放电速度，中红外光谱揭示化学结构。

研究人员测试新和再生PET塑料，利用机器学习分析数据，识别再生含量模式。系统在检测0%至50%再生材料的PET样品中，准确率超过97%。戈亚尔指出：“这是将前沿创新与人工智能结合以实现社会公益的例子。”

团队计划将传感技术与机器学习模型集成到便携式设备，实现商业产品中再生塑料的实时监测。戈亚尔说：“通过制造这样的设备，我们希望能够实现广泛实时监测。”随着更多地区采用再生材料法规，这项技术重要性将增长，有助于减少塑料污染和健康风险。

出版详情：作者：Cory Nealon, University at Buffalo；标题：《New device and method detect percentage of recycled plastic in plastic products》；发表于：《Communications Engineering》(2026)。