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Riciclo: grazie a imaging iperspettrale e IA si possono distinguere le plastiche

Grazie all'Università di Aarhus per la prima volta è possibile distinguere tra un'ampia gamma plastiche e quindi separare i rifiuti in base alla loro composizione chimica. Un progresso essenziale per aumentare il tasso di riciclaggio

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via depositphotos.com

Le potenzialità dell’imaging iperspettrale nel riciclo della palstica

(Rinnovabili.it) – Arriva dall’Università di Aarhus, in Danimarca, una nuova tecnologia per la separazione automatica delle plastiche di scarto. Alcuni ingegneri chimici ed informatici hanno unito le proprie competenze per realizzare un modello di classificazione dei polimeri che superasse in efficienza e versatilità le moderne tecniche.

Attualmente la filiera della riciclo separa i rifiuti della plastica (una volta lavati e tritati) attraverso flottazione, cernita meccanica o spettrometria a infrarossi. Un’operazione poco precisa dal momento che la plastica è il frutto di combinazioni tra diversi polimeri e additivi. E che i metodi attuali possono individuare solo alcune frazioni come il PET e il PP e solo con purezze sopra al 96%.

Per migliorare e automatizzare questo passaggio, il team danese è ricorso all’unione di due strumenti avanzati: le fotocamere iperspettrali e l’apprendimento automatico.

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L’imaging iperspettrale è una nuova tecnologia di indagine che raccoglie le informazioni di tutto lo spettro elettromagnetico dell’oggetto target su cui è puntata. Ogni pixel dell’immagine scattata contiene precisi dati spettrali che permettono di rilevare caratteristiche fisiche e geometriche come colore, dimensione, forma e consistenza, ma anche chimiche e molecolari.

Come riportato nella pubblicazione su Vibrational Spectroscopy (testo in inglese), gli scienziati hanno impiegato una camera iperspettrale nell’intervallo di lunghezze d’onda da 955 a 1700 nm su una serie di plastiche d’uso comune. Ossia PE, PP, PET, PS , PVC, PVDF, POM, PEEK, ABS, PMMA, PC e PA12. 

“Con questa tecnologia – spiega il Professore Mogens Hinge, che ha diretto lo studio – ora possiamo vedere la differenza tra tutti i tipi di plastica di consumo e tra diversi polimeri ad alte prestazioni. Possiamo persino vedere la differenza tra materie plastiche costituite dagli stessi elementi chimici, ma strutturate in modo leggermente diverso”. Un programma di intelligenza ha permesso al gruppo di trasformare l’analisi in un processo a prova d’errore.

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“Utilizziamo una telecamera iperspettrale nell’area degli infrarossi e l’apprendimento automatico per analizzare e classificare il tipo di rifiuto direttamente sul nastro trasportatore”, ha aggiunto Hinge. “La plastica può quindi essere separata direttamente. Si tratta di una svolta che avrà un enorme impatto sulla filiera del riciclo”. La ricerca fa parte del progetto Re-Plast, finanziato dal Fondo per l’innovazione Danimarca, e ha già testato la tecnologia su scala pilota. Entro la primavera del 2022, saranno realizzati i primi impianti nei siti di smistamento di PLASTIX e Dansk Affaldsminimering Aps.

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About Author / Stefania Del Bianco

Giornalista scientifica. Da sempre appassionata di hi-tech e innovazione energetica, ha iniziato a collaborare alla testata fin dalle prime fasi progettuali, profilando le aziende di settore. Nel 2008 è entrata a far parte del team di redattori e nel 2011 è diventata coordinatrice di redazione. Negli anni ha curato anche la comunicazione e l'ufficio stampa di Rinnovabili.it. Oggi è Caporedattrice del quotidiano e, tra le altre cose, si occupa delle novità sulle rinnovabili, delle politiche energetiche e delle tematiche legate a tecnologie e mercato.