Etablierung und Anwendung der dynamischen Bildanalyse zur Bestimmung von Fasern in Abwässern aus Textilwaschprozessen
Die Analyse von Textilfasern in Abwässern ist eine Herausforderung der aktuellen Mikroplastikforschung. Nur über geeignete Messmethoden können das Ausmaß der Faserfreisetzung während der Textilwäsche bestimmt, Ursachen ermittelt und darauf aufbauend Gegenmaßnahmen entwickelt werden. Die vorliegende Arbeit knüpft an dieses Problem an. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Analysenverfahren auf Basis einer dynamischen Bildanalyse zu etablieren, um Fasern in Abwässern aus Textilwaschprozessen nachzuweisen. Zunächst wurde das dynamische Bildanalysesystem auf die Abwasserproben abgestimmt und der analytische Ansatz anhand von Modellabwässern validiert. Im Rahmen eines Methodenvergleichs wurden die Messergebnisse der morphologischen Eigenschaften von Referenzfasern, sowie der Faseranzahl im Abwasser mit bestehenden Messmethoden verglichen. Es konnten übereinstimmende Ergebnisse der dynamischen Bildanalysemessung, herkömmlicher mikroskopischer Methoden und den Herstellerangaben bestätigt werden. In den Validierungsexperimenten erwies sich die dynamische Bildanalyse als eine äußerst schnelle, präzise und reproduzierbare Analysenmethode. Wie sich zeigte, enthalten Abwässer ein komplexes Gemisch aus Fasern und Partikeln. Über die Anpassung der integrierten Bildanalysesoftware war es möglich, die Binärbilder der Fasern zu selektieren. Partikel konnten gezielt aus der Auswertung ausgeschlossen bzw. separat ausgewertet werden. Mit der dynamischen Bildanalyse wurde die Faserfreisetzung für Baumwoll- und Polyestergewebe untersucht. Mit einem Laborwaschverfahren wurden verschiedene Waschszenarien simuliert und das Abwasser hinsichtlich der Faseranzahl analysiert. Für beide Gewebe konnte bestätigt werden, dass die Anzahl an freigesetzten Fasern mit zunehmender Waschzyklenanzahl abnimmt. Zudem erwies sich die Mechanik des Waschprozesses als ein tragender Faktor, der die Faserfreisetzung beeinflusst. Wesentliche Unterschiede zwischen Polyester und Baumwolle zeigten sich in den ermittelten Faseranzahlen. Hierbei konnte durchschnittlich eine sechsfach höhere Emission für Baumwolle festgestellt werden.
Die dynamische Bildanalyse wurde mit einer schwefelsauren Hydrolyse des cellulosebasierten Faseranteils kombiniert, um die Faserfreisetzung von Mischgewebe aus Polyester/Baumwolle zu charakterisieren. Wie sich für zwei Mischgewebe aus 50/50 % und 65/35 % Polyester/Baumwolle zeigte, besteht das Abwasser überwiegend aus Baumwollfasern (ca. 90 %) und enthält nur einen geringen Anteil an Polyesterfasern (ca. 10 %).
In einem letzten Schritt wurde die Anwendbarkeit der entwickelten Messmethode für reale Textilabwässer am Beispiel eines Textilservicebetriebes untersucht. Trotz der hohen Schmutzfracht war es möglich die Fasern in der Abwasserprobe zu quantifizieren und die Anteile an Polyester und Baumwollfasern im Fasergemisch zu ermitteln.
The analysis of textile fibers in wastewater samples is a challenge of current microplastic research. The extent to which fibers are released during laundry, the sources and solution measures can only be determined by suitable analytical methods. The present work addresses this challenge. The aim of this study is to establish an analytical measuring method based on dynamic image analysis to detect and quantify fibers in wastewater from textile washing processes. First, an existing dynamic image analysis system was adapted to wastewater samples, and the analytical approach was validated using model effluents. As part of a method comparison, the measurement results of the morphological properties of reference fibers and the fiber counts in the wastewater were compared with existing measurement methods. Good data alignment could be obtained comparing the dynamic image analysis results with conventional microscopic methods and the manufactures specifications. In the validation experiments the dynamic image analysis was proven to be a fast, accurate and reproducible analytical method. As the investigation revealed, wastewater samples contained a complex mixture of fibers and particles. By adapting the in-built image analysis software, the binary images of the fibers could be selected. In this case, particles could be specifically excluded from the evaluation or evaluated separately. Using the dynamic image analysis, the fiber release of cotton, polyester fabrics and polyester/cotton blends was investigated. Different washing scenarios were simulated using a laboratory washing standard and the wastewater samples were analyzed regarding to their fiber counts. For both fabrics, it could be stated that the number of fibers released decreases as the number of washing cycles increases. In addition, the mechanical strain of the washing process proved to be a major contributing factor affecting fiber release. Significant differences in the fiber counts were determined for polyester and cotton. On average, a six times higher emission for cotton was found. Dynamic image analysis was combined with an acid hydrolysis of the cellulose-based fiber content to characterize the fiber release of polyester/cotton blended fabrics. For two blended fabrics of 50/50 % and 65/35 % polyester/cotton it could be shown that the wastewater consists predominantly out of cotton fibers (about 90 %) and contains only a minor proportion of polyester fibers (about 10 %). In a final step, the applicability of the developed method for real-world textile wastewater was analyzed using the example of a textile rental service facility. Despite the high dirt load, it was possible to quantify the fibers in the wastewater samples and to determine the proportions of polyester and cotton fibers separately in the mixture.