Innovation-es, Environment-es, Industry-4-0-es 15 diciembre 2022

Reciclaje de plásticos multicapa y compuestos

Reciclaje de plásticos multicapa
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Reciclaje de plásticos multicapa

Los plásticos aportan valor como productos de consumo cómodos, versátiles y ligeros, así como un rendimiento avanzado en aplicaciones de alta gama, como los automóviles. Sin embargo, a pesar de su utilidad, está claro que el consumo lineal y de un solo uso de los plásticos es incompatible con la transición de Europa hacia una economía circular. Este modelo da prioridad a la reutilización y el reciclaje de los recursos, con el fin de reducir los residuos y conservar el mayor valor posible.

En lo que respecta al reciclaje de plásticos, se han hecho algunos avances. Por ejemplo, en 2018 se recicló el 41,5 % de los residuos de envases de plástico generados. Esto todavía no es suficiente para lograr la plena circularidad, especialmente en el reciclaje de plásticos multicapa que son difíciles de separar. Además, es fundamental que las tecnologías de reciclaje se mantengan al día con los nuevos materiales que están entrando en el mercado.

Reciclaje avanzado de plásticos

El proyecto MultiCycle, financiado por la UE, con el objetivo de desarrollar una planta piloto de reciclaje industrial y el tratamiento de plásticos multicapa. Esta planta se centra en dos importantes segmentos industriales que suponen un reto para los recicladores: los envases multicapa/películas flexibles y los compuestos termoplásticos reforzados con fibra, del tipo utilizado en el sector del automóvil.

Selección de la tecnología

El NIR y el HSI-NIR son las técnicas utilizadas convencionalmente para la clasificación de envases. La primera es adecuada para piezas individuales de envases antes de su trituración y también puede proporcionar una evaluación inicial de idoneidad antes de pasar a la segunda, que proporciona un modo de obtención de imágenes. En el proyecto MultiCycle, los materiales de envasado se introdujeron en una cinta en forma de copos de hasta 5 cm y, por lo tanto, la HSI era la técnica objetivo para la implementación final en el prototipo del sistema de control de entrada. No obstante, la espectroscopia NIR puntual fue la técnica objetivo que se utilizó para la supervisión de los plásticos disueltos y recuperados, durante y después del proceso CreaSolv®, en el que no se necesita capacidad de obtención de imágenes. También se han probado de forma preliminar técnicas complementarias como LIBS y FTIR para detectar otras fracciones como el AlOx o para permitir la detección de envases negros, que podrían mejorar la precisión de la monitorización cuando se implemente un sistema completo.

Espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS)

La espectroscopia NIR es una técnica espectroscópica vibracional. En esta región, los espectros de absorción están compuestos por sobretonos y bandas de combinación respecto a los modos fundamentales de las moléculas en la región del infrarrojo medio. La radiación NIR tiene un rango de longitud de onda de 900 a 2500 nm. Las bandas de absorción en esta región son amplias, debido al alto grado de superposición de bandas. Además, debido a las reglas de selección de los fenómenos, la intensidad de la señal es de diez a mil veces más débil que las señales de la región del infrarrojo medio. Sin embargo, esta falta de intensidad y el elevado solapamiento de bandas se compensa con su elevada especificidad. La especificidad de la espectroscopia NIR se basa en el hecho de que los enlaces NH, OH y CH absorben fuertemente la radiación en estas longitudes de onda, lo que la convierte en una herramienta óptima para el estudio de compuestos orgánicos y polímeros. Además, el uso de métodos multivariables para el análisis de los datos espectrales, ha permitido explotar todo el potencial de la técnica para fines de identificación, discriminación, clasificación y cuantificación.

Sistema de imágenes hiperespectrales en la región del infrarrojo de onda corta (HSI-SWIR)

Las tecnologías actuales para el seguimiento y la clasificación de los residuos plásticos sólidos en la región del infrarrojo cercano han incorporado cámaras hiperespectrales en su configuración. Permiten, en lugar de recoger un único espectro, registrar una imagen hiperespectral (HSI) de la muestra (cubo hiperespectral), que contiene no sólo la localización espacial de la muestra, sino su composición química y su distribución. En este sentido, se han realizado varias publicaciones y desarrollos tecnológicos utilizando HSI-SWIR para la clasificación e identificación de plásticos. 

Un sistema básico de imágenes hiperespectrales, mostrado en la Fig.3, incluye en su configuración, un sensor sensible (cámara CCD); una fuente de iluminación de banda ancha; un espectrómetro, que separa la luz retrodispersada/transmitida en sus diferentes longitudes de onda y, cuando se requiere, una cinta transportadora para el muestreo. En este caso, hay que señalar que la cinta transportadora debe estar sincronizada con la velocidad de grabación del sensor CCD para una correcta adquisición de imágenes. Un sistema hiperespectral proporciona como salida un hipercubo. Un hipercubo es un conjunto de datos ordenados en tres dimensiones, dos espaciales (un plano XY) y una espectral (𝜆, longitud de onda), como se representa a continuación.

Parámetros de medición:

Los parámetros más relevantes para la grabación de cubos hiperespectrales se pueden resumir en los siguientes:

  • Velocidad de fotogramas de la cámara (fps)
  • Velocidad del transportador (m/s)
  • Distancia cámara-transportador (cm) y tiempo de recogida (µs). Estos parámetros están relacionados entre sí y deben ser optimizados para obtener una buena calidad en los espectros registrados.

Las imágenes hiperespectrales que se grabaron con una cámara SWIR que opera en el rango ∼900-1700 nm, a una velocidad de cuadro de 214 fps, con un tiempo de integración de 350𝜇s y con una velocidad del transportador de 25m/min.

Reciclaje de plásticos multicapa

Imagen 1: (Izquierda) Conjunto de muestras nº 1. Incluye películas plásticas flexibles de PE, PP, PA y PET. Se incluyeron combinaciones simples y dobles de estos polímeros (es decir, polímero A/polímero B). (Derecha) Imagen de clasificación realizada por un modelo PLSDA.

Conclusiones proyecto

El sistema de monitorización HSI ha permitido proporcionar una buena aproximación del porcentaje de contenido de polímero en una muestra de polímero multicapa. En el peor de los casos, se predice el polímero más abundante presente en la muestra, por lo que, con lotes grandes, los porcentajes finales serían bastante precisos. En cuanto a la monitorización del proceso de disolución, sólo se proporcionó 1 polímero y 1 disolvente para probar en IRIS. Los resultados obtenidos con Visum Palm fueron los esperados, pero no se probaron modelos de proceso en el tiempo. El control de la disolución no se realizó debido a problemas con el viscosímetro instalado en LOEMI. Por esta razón, no hay más resultados en esta sección. El viscosímetro para el proceso de disolución se envió a LOEMI con la instalación de control HSI, pero no se devolvió.

Para el seguimiento de las muestras de automoción, la técnica seleccionada fue la LIBS. La optimización de LIBS fue complicada, ya que era la primera vez que se utilizaba. Se realizaron modelos cambiando diferentes parámetros para seleccionar las mejores condiciones. La herramienta PATbox para LIBS no permitía adquirir datos a la misma velocidad que el software LIBS, por lo que hubo que modificar los modelos. Finalmente, se calibraron y probaron los modelos para predecir el tipo de fibras en los plásticos negros PP y PA. Los resultados obtenidos en los 3 lotes fueron satisfactorios, ya que las predicciones dadas por los modelos (quimiometría y aprendizaje automático) se aproximaron al contenido real. Se realizaron algunas pruebas para diferenciar entre PP y PA, pero la tasa de clasificación resultó en torno al 80% de buenas predicciones. En general, el mal etiquetado y la suciedad de las muestras no fueron muy útiles para el desarrollo de los modelos de predicción.

Por IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-es, Environment-es 22 septiembre 2022

Clasificación y cuantificación de residuos orgánicos

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Clasificación y control de residuos orgánicos en la producción de biogás

En el presente artículo hablaremos de cómo es posible optimizar el tratamiento de la fracción orgánica de los residuos sólidos urbanos que se emplean en la producción de biogás con tecnología hiperespectral para mejorar la calidad y el rendimiento del biometano, en base a la aplicación que IRIS Technology ha desarrollado para la Planta de Biometanización de las Dehesas (FCC), en Madrid en base a su sistema clasificador de residuos orgánicos Visum HSI™.

La problemática de la separación de los residuos orgánicos

Tan sólo en el último año, la economía española ha generado más de 138 millones de toneladas de residuos, de los cuales sólo un 15% fueron reutilizados para fabricar nuevos productos, subproductos o materias primas. Además, España sigue estando por debajo del objetivo comunitario de reciclar un 50% de los Residuos Sólidos Urbanos (RSU) estipulado también en la Ley 22/2011 de residuos y suelos contaminados. A pesar de que algunas comunidades han logrado alcanzar altas tasas de reciclaje, los residuos orgánicos siguen siendo unos de los principales dolores de cabeza para la Administración y las plantas de tratamiento de residuos y reciclaje.

Esto se debe a que gran parte de la fracción orgánica de los residuos sólidos urbanos (FORS) está contaminada con materiales inorgánicos, principalmente producto del packaging – otro de los grandes retos del reciclaje – y los plásticos, donde las tecnologías de clasificación óptica y de espectroscopía se han convertido en grandes aliados.

La producción de biogás

Uno de los principales destinos para la reutilización y revalorización de los residuos orgánicos es la producción de biogás, el cual se convierte en las plantas de biometanización en biometano, un tipo de gas apto para su inyección y comercialización en la red de gas cumpliendo determinados estándares de calidad y seguridad. En estas plantas, como la de las Dehesas en Madrid, se realiza un tratamiento de la fracción orgánica de los residuos sólidos para evitar altos porcentajes de “impropios” (presencia de inorgánicos) que una vez en los biodigestores, no puedan ser aprovechados en el proceso de fermentación y en consecuencia se obtiene como resultado una calidad y un rendimiento subóptimo del proceso y del producto final.

Para ello, desde IRIS Technology y en el marco del proyecto europeo Scalibur, se instaló un sistema de imágenes hiperespectrales HSI en la línea de FCC a los fines de poder cuantificar y clasificar los residuos según sean orgánicos o inorgánicos. Más allá de los distintos controles intermedios, la remoción de voluminosos, bolsas plásticas, etc. conocer el porcentaje de residuos orgánicos es un parámetro clave para ajustar el proceso biológico que tiene lugar en los digestores.

Scalibur_HSI_clasificador de residuos orgánicos

Separación de residuos orgánicos e inorgánicos

El Sistema clasificador de residuos orgánicos Visum HSI™, permite obtener datos en tiempo real del % de orgánico e inorgánico, como así también localizar en la cinta transportadora los distintos componentes, conocer la composición media del residuo, monitorizar la evolución de la composición del residuo en el tiempo y extraer información útil para la toma de decisiones a nivel de la gestión de residuos y de producción y circularidad.

Monitorización y control de residuos

La implementación del sistema HSI ha permitido a FCC monitorizar en tiempo real los residuos de forma tal de mejorar el flujo correspondiente a la fracción orgánica y, en consecuencia, un proceso de fermentación con menor nivel de impurezas, maximizando los parámetros claves del proceso de fermentación.

Para más información sobre este proyecto y la tecnología, puede consultar el sitio web de Scalibur o escribirnos a nuestro correo: news@iris-eng.com

Por IRIS Technology Solutions
Challenge-es, Environment-es 4 agosto 2022

IRIS Technology lanza “BioWaste Hub”

BioWaste Hub
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¿Sabías que dentro de la Unión Europea se tiran cada año más de 100 millones de toneladas de residuos orgánicos?

Actualmente, el 75% de los residuos orgánicos van al vertedero o se incineran, provocando grandes problemas medioambientales ya que contaminan el suelo, las aguas subterráneas y emiten gases de efecto invernadero. El porcentaje restante se destina principalmente a la generación de biogás y compost como fertilizante biológico. En otras palabras, la cantidad de residuos orgánicos que vuelven al ciclo de la economía, es decir, que se utilizan para producir bienes de valor económico, es muy baja.

BioWaste Hub
Sistema hiperespectral de IRIS Technology clasificando residuos orgánicos para optimizar parámetros de un biorreactor en Madrid.

Sistema hiperespectral de IRIS Technology clasificando residuos orgánicos para optimizar parámetros de un biorreactor en Madrid.

BioWaste Hub: informa, educa, conecta y transforma

En este contexto, IRIS Technology lanzó la iniciativaBioWaste Hub”, una plataforma creada en el marco del proyecto europeo Scalibur (Horizonte 2020) junto a un importante consorcio de empresas e instituciones de toda Europa y que permite conectar a todos los integrantes de la cadena de valor de la gestión de biorresiduos: recolectores, municipios, proveedores de energía, clasificadores, centros de investigación, empresas privadas y todo aquel que quiera participar y desempeñar un papel en ayudar a convertir toda esa enorme cantidad de residuos en materiales con utilidad económica como son los bioplásticos, biofilms, biocompuestos, la energía o biofertilizantes. A su vez, BioWaste Hub, es un valioso centro de recursos que contiene toda la investigación aplicada a la gestión de residuos orgánicos, técnicas de recupero y tecnologías disponibles que se ha desarrollado en los últimos 6 años de trabajo del consorcio europeo en donde IRIS Technology participa fundamentalmente con soluciones tecnológicas de detección, medición y clasificación de residuos.

Por IRIS Technology Solutions
Environment-es, Innovation-es 3 agosto 2022

Economía Circular: Bioplásticos vs. Plásticos negros

Bioplásticos
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Economía Circular: Bioplásticos vs. Plásticos negros

A 2022, una parte importante de los plásticos usados -en algunos países, más de dos tercios- se incinera o se envía a los vertederos, y sólo una pequeña parte se recicla (un 30%). En este contexto, urge encontrar materiales biodegradables sustitutos de los plásticos negros que hoy en día no se pueden recuperar por las técnicas ópticas y de clasificación tradicionales y que, al mismo tiempo, mantengan sus propiedades funcionales en aplicaciones industriales.

En este contexto, IRIS Technology presentó el pasado julio en SIMULTECH 2022, su investigación «Predicción y modelización de la biodegradación para el apoyo a la decisión», un modelo matemático de IA que permite predecir la biodegradación de materiales naturales de origen alimentario candidatos a  sustituir los compuestos de carbono que se emplean actualmente en la industria del automóvil, la electrónica, bolsas de plástico, entre otros.

Bioplásticos y plásticos negros

El término de bioplásticos es complejo, engloba materiales que provienen de fuentes renovables y materiales que son biodegradables. Si bien muchos plásticos, bajo determinadas condiciones naturales o artificiales son degradables, no todos son recuperables. En particular, los plásticos negros ya que por su pigmento o color escapan de los sistemas de infrarrojo tradiconales utilizados en la industria de reciclaje para su separación.

BIOnTop

El trabajo que viene desarrollando IRIS Technology junto a una decena de entidades europeas se enmarca bajo el paraguas del proyecto europeo BIOnTop, el cual tiene por objetivo desarrollar una gama de bioplásticos y recubrimientos complementarios y validar su empleo en envases alimentarios y de cuidado personal, determinando su impacto ambiental y la viabilidad económica de un proyecto extendido de sustitución en la industria.

Bioplásticos

Administraciones y Empresas que participan en el proyecto

  • Alemania: European Bioplastics EV, Fachhochschule Albstadt-Sigmaringen
  • Belgica: Istrazivanjei Razvoj Centre Scientifique & Technique del’Industrie Textile Belge ASBL, Organic Waste Systems NV, Sioen Industries NV
  • Eslovenia: BIO-Mi Drustvo S Ogranicenom Odgovornoscu za Proizvodnju
  • España: AIMPLAS, Cristobal Meseguer SA, Emsur Macdonell SA, IRIS Technology Solutions SL, Queserías Entrepinares SA, Ubesol SL
  • Estonia: Wearebio OU
  • Italia: Consorzio Interuniversitario Nazionale per la Scienza e Tecnologia dei Materiali, Enco SRL, Laboratori Archa SRL, Movimento Consumatori, Planet Bioplastics SRL, Romei SRL
  • Países Bajos: Total Corbion PLA BV
  • República Checa: Silon SRO
Por IRIS Technology Solutions
Industry-4-0-es, Digitalization-es, Environment-es 22 junio 2022

Identificación y caracterización de polímeros con tecnología NIR portátil

plástico
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La industria del reciclado plástico presenta una enorme complejidad para la separación de los distintos tipos de polímeros y entre las técnicas más difundidas para ello se encuentran las espectroscópicas. No hablaremos en este artículo de todas ellas, ya que implicaría sumergirnos en el mundo de la I+D, las nuevas tecnologías de detección en línea y sus limitaciones prácticas o económicas intentando alcanzar los estándares aspiracionales en materia de reciclaje y circularidad de la Unión Europea.

 

No obstante y siguiendo un enfoque eminentemente práctico, una manera ágil y efectiva de identificar distintos compuestos o mezclas plásticas para reciclaje o su reutilización industrial, es a través de la espectroscopía NIR. Esta técnica se basa en la interacción de la luz con la materia y permite observar las diferentes absorbancias producidas por las vibraciones de los enlaces entre los átomos de los polímeros. Como resultado, se obtiene un espectro característico de cada tipo de plástico que permite, mediante un modelo predictivo de machine learning, cuantificar y clasificar.

El analizador NIR portátil Visum Palm™

El analizador Visum Palm™, es un equipo NIR portátil que opera en el rango SWIR (1-1.7 μm), que es especialmente adecuado para realizar con éxito caracterizaciones cuantitativas (composición) y cualitativas (identificación y clasificación) de una gran variedad de materiales y mezclas. Por esta razón, el empleo del Visum Palm conlleva importantes ahorros de carga de trabajo analítico y sustanciales reducciones de tiempo de espera.

 

Complementariamente, su naturaleza ubicua –debido a su portabilidad- y la posibilidad de programarlo para determinar múltiples parámetros a la vez, permite utilizarlo en una gran variedad de tareas analíticas a pie de línea de producción, en almacenes de logística e incluso para estudios de investigación aplicada y el desarrollo de modelos propios que ha realizado AIMPLAS, referencia en el sector del plástico en España.

 

Características principales y ventajas genéricas de la espectroscopía en el SWIR:

  • Determinación de múltiples parámetros con un único instrumento.
  • Análisis en tiempo real y en continuo para la corrección automática e instantánea de los parámetros de proceso.
  • Determinaciones no destructivas y sin preparación de muestra.
  • Excelente repetibilidad.
  • Su uso no requiere de operarios cualificados.

 

Si bien existen varios equipos NIR portátiles en le mercado, es fundamental tener en cuenta el rango espectral con el que trabaja el equipo y el tamaño del spot (punto de medición) para asegurar representatividad de la lectura respecto a la muestra el Sistema Visum Palm™ introduce un spot de 10mm y un potente espectrofotómetro que trabaja en el rango 900-1700 nm.

Identificación y clasificación de polímeros en la Industria

El equipo Visum Palm™ incluye una librería de modelos para la lectura y determinación a pie de línea, sin preparación de muestras  y en pocos segundos que permite caracterizar un gran número de polímeros, entre ellos PET (polietileno tereftalato), HDPE (polietileno de alta densidad), LDPE (polietileno de baja densidad), PP (polipropileno), PS (poliestireno), PVC (vinílico o cloruro de polivinilo, PC (policarbonato), ABS (acrilonitrilo butadieno estireno), por mencionar algunos, incluidas mezclas más complejas.

 

La identificación y separación es importante en la fabricación de polímeros, ya que para reprocesar residuos plásticos los fabricantes deben asegurarse que los materiales plásticos sean lo más puros y limpios posibles y por supuesto, de ello depende el precio que los fabricantes pagan a los recicladores por los residuos plásticos que les proveen. Además, niveles bajos de impurezas ya pueden afectar considerablemente la calidad y el rendimiento de un lote completo de reciclado. En este contexto, las técnicas de espectroscopía combinadas con modelos de machine learning, permiten introducir importantes automatismos y controles de calidad sensibles a las necesidades de la industria.

Por IRIS Technology Solutions
"Queremos demostrar que es posible tener una economía circular en el sector del plástico". Dra. Tatiana García Armingol, CIRCE, Zaragoza, España

La Dra. Tatiana García Armingol, directora del grupo de energía y medio ambiente del centro de investigación energética CIRCE en Zaragoza, España, y sus colegas están demostrando que el reciclaje convencional puede mejorarse para impulsar la tasa de recuperación de ciertos plásticos difíciles de reciclar como parte del proyecto POLYNSPIRE con el uso de dos tecnologías como la adición de vitrímeros y la irradiación de alta energía para aumentar la resistencia de los materiales reciclados.

Estamos ante grandes propuestas para transformar definitivamente el sector del plástico en una economía circular.

 

Continúa siguiéndonos para estar al día de este y más avances innovadores.

Haga clic en el siguiente enlace para leer el artículo completo escrito por Sandrine Ceurstemont en ‘HORIZON’, la revista de investigación e innovación de la UE.

Por Lorena Vázquez