Técnicas espectroscópicas y machine learning para el tratamiento de residuos metálicos

Posted by aclimaadmin | 06/07/2023 | Sector News

GAIKER lleva a cabo el proyecto IN-MET cuyo objetivo es generar una base de conocimiento tecnológico que permita avanzar en el diseño y desarrollo de sistemas de reconocimiento en continuo de aleaciones metálicas en residuos.

Las fracciones férricas y de aluminio que generan los gestores de residuos no presentan una composición química homogénea porque están formadas por una mezcla de aleaciones que no se separan y que, por tanto, se suministran de forma conjunta a las fundiciones donde se procesan. Debido a esto, la recuperación de estos residuos metálicos por vía metalúrgica da lugar a productos que no cumplen los requisitos exigidos para determinadas aplicaciones industriales, por lo que se acaban destinando a aplicaciones secundarias. Por otro lado, la no separación de aleaciones puede suponer la pérdida de elementos aleantes o su introducción en productos de acero o aluminio que no los requieren.

Para solventar estos problemas surge IN-MET, un proyecto de investigación industrial que está llevando a cabo el Centro Tecnológico GAIKER, miembro de Basque Research & Technology Alliance, BRTA, cuyo objetivo es generar una base de conocimiento tecnológico que permita avanzar en el diseño y desarrollo de sistemas de reconocimiento en continuo, basándose en la combinación de técnicas espectroscópicas y métodos machine learning de análisis de datos, para clasificar por tipo de aleación los metales férreos (aceros) y no férreos (aluminio) contenidos en mezclas metálicas procedentes del tratamiento de residuos.

En esta investigación, mediante métodos de clasificación automática basados en algoritmos de aprendizaje automático supervisado, se analizan las huellas espectrales derivadas del escaneo de las chatarras metálicas con técnicas espectroscópicas y se determina el tipo de aleación al que corresponden. Concretamente, en este proyecto se están estudiando la espectroscopía de plasma inducido por láser y la visión hiperespectral.

Financiado por la Diputación Foral de Bizkaia dentro del Programa Transferencia Tecnológica 2022 y cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), esta investigación pretende proveer a la ecoindustria de soluciones avanzadas de separación, que permitan la recuperación de chatarras metálicas de mayor calidad y valor añadido gracias a su clasificación por tipo de aleación, contribuyendo de esta manera a la circularidad de los elementos aleantes y a la generación de un menor impacto ambiental en los procesos metalúrgicos de destino.

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