Destacan TOMRA Recycling y Novelis el futuro del reciclaje de aluminio
En un webcast reciente, llamado “De la IA al LIBS dinámico: Cómo las nuevas tecnologías de clasificación impulsan el crecimiento en el reciclaje de aluminio”, organizado por TOMRA Recycling, en colaboración con Novelis, se dieron a conocer avances innovadores en las tecnologías de reciclaje de aluminio
Destacando que un mayor aprovechamiento de la chatarra de aluminio puede reducir significativamente las emisiones de CO₂, el webcast mostró el impacto de transformación de las últimas tecnologías de clasificación en los residuos de aluminio, subrayando las amplias oportunidades de negocio que estas innovaciones suponen para los recicladores y procesadores de aluminio.
Expertos de TOMRA Recycling y Novelis analizaron los retos característicos del reciclaje de aluminio y cómo las últimas tecnologías -transmisión de rayos X (XRT), LIBS dinámico y deep learning– están optimizando los procesos de clasificación, mejorando la pureza de fragmentos de chatarra de aluminio y creando nuevas oportunidades de mercado.
Maximizar la chatarra de aluminio
Una de las principales conclusiones del webcast fue la necesidad crítica de maximizar tanto el aprovechamiento de la chatarra de aluminio como la capacidad de entrada de grandes cantidades de este residuo en los procesos de producción y reciclaje.
El éxito depende no sólo de la calidad del material entrante, sino también de la generación eficaz de estándares adecuados de residuos de aluminio, de ahí que la calidad de los materiales sea en un aspecto central del desarrollo de productos y de estrategias operativas.
El webcast destacó el cambio significativo de la industria del aluminio hacia la sostenibilidad, impulsado por tecnologías de clasificación e iniciativas de reciclaje innovadoras. Empresas como Novelis, con su visión 3×30 para impulsar el aluminio como material de elección a través de soluciones circulares, se encuentran a la vanguardia en esta transformación, aspirando a maximizar la circularidad y dar forma a un mundo más sostenible.
Entre los principales temas abordados durante la transmisión figuran:
- Las oportunidades de negocio y las ganancias que ofrecen las últimas innovaciones, en particular AUTOSORT PULSE (una solución LIBS dinámica) y GAINnext (una solución basada en deep learning) a los recicladores y procesadores de aluminio.
- Perspectivas sobre las experiencias de un caso de éxito en relación con material reciclado, presentadas por Wilhelm Kiefer, jefe de Optimización de Metales de Novelis.
- La necesidad urgente e importante de mejorar la infraestructura de reciclado de metales y las tecnologías para seguir el ritmo de la demanda de aluminio reciclado por parte de la industria.
TOMRA y Novelis compartieron también los resultados de varias pruebas realizadas en el Centro de Pruebas de TOMRA y en campo, destacando el éxito de la reducción de elementos individuales en Twitch, utilizando diferentes tecnologías de clasificación.
Se descubrió que la secuencia óptima para obtener los mejores resultados globales era primero la XRT, después el deep learning y, por último, la LIBS dinámica. Del 100 por ciento de Twitch -un tipo de chatarra ampliamente disponible, pero difícil debido a su compleja composición- se extrajo con éxito el 40 por ciento del aluminio forjado como aleaciones 5xxx y 6xxx de excepcional calidad. Los resultados de las pruebas destacan el gran potencial de recuperación de una gama más amplia de aleaciones de aluminio, incluidas las series 2xxx, 3xxx, 7xxx y 8xxx.
Opiniones en tiempo real
Durante el webcast se realizaron encuestas en directo. La primera reveló que los asistentes consideraban que el principal reto para mejorar el contenido de aluminio reciclado es la pureza del material. La segunda destacó que el grado de chatarra más crítico para clasificar de forma más eficiente en el futuro es Twitch, mientras que la tercera reveló que el objetivo principal de los participantes a la hora de invertir en tecnología de clasificación es aumentar el rendimiento y la pureza. Por medio de una sesión interactiva de preguntas y respuestas en directo, los participantes tuvieron la oportunidad de dialogar directamente con expertos de TOMRA y Novelis.
Un futuro más sostenible y eficiente para el reciclaje de chatarra
El webcast concluyó con un llamado a la acción hacia la industria para implementar procesos de prueba optimizados que mejoren el procesamiento de materiales y prioricen la calidad en los métodos de producción para obtener resultados mayores. La innovación continua en el reciclaje de chatarra, desde el procesamiento hasta el diseño de aleaciones respetuosas con el medio ambiente, está impulsando la industria hacia una economía circular en la que los productos son diseñados desde el principio considerando su posibilidad de reciclaje .
Frank van de Winkel, director de Desarrollo de Negocio – Metal de TOMRA Recycling, comentó: “Fue un placer dar la bienvenida a asistentes de todo el mundo a nuestro reciente webcast. Representó una gran oportunidad para recopilar comentarios de la industria sobre los desafíos que enfrentan los recicladores de aluminio y los operadores de post-trituración hoy en día, mientras que al mismo tiempo mostramos los niveles inigualables de separación de materiales disponibles en el mercado actual, utilizando una combinación de transmisión de rayos X, LIBS dinámico y tecnologías de deep learning. Junto con Novelis, pudimos demostrar lo real del cambio de paradigma hacia un futuro más sostenible y eficiente para el reciclaje de chatarra y esperamos continuar este importante diálogo”.
Para acceder a la grabación completa del webcast, haga clic aquí:
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