CHARAMBA: Artificial intelligence for material characterisation & real-time mass balances
Heel wat veel recyclingbedrijven worstelen met de waardebepaling van complexe materiaal- en afvalstromen. De belangrijkste problemen zijn de dure en arbeidsintensieve bemonsteringsprocedures en de daaropvolgende chemische analyse, wat leidt tot lange wachttijden (vaak meerdere weken) en de bijbehorende financiële onzekerheid. Om dit tegen te gaan, ontwikkelde VITO een in-line karakteriseringstechnologie.
Met deze technologie kunnen heterogene en complexe materiaalstromen in z'n geheel worden onderzocht (er is geen subsampling meer nodig) en massabalansen kunnen 'on-the-fly' worden geproduceerd. In feite wordt voor elk materiaaldeeltje een 'digitale tweeling' gemaakt die verder virtueel beoordeeld kan worden.
Bij deze technologie worden de heterogene afvaldeeltjes als een enkelvoudige laag over een transportband verspreid en gescand met röntgenstralen, een 3D-laserscanner en een kleurencamera. Met behulp van artificiële intelligentie herkent het apparaat de afzonderlijke deeltjes en wijst het verschillende belangrijke fysieke parameters toe: grootte, massa, vorm, materiaal, textuur, enz.
De technologie achter CHARAMBA
De technologie werd al succesvol gedemonstreerd met een handvol stromen met relatief kleine monsters, bv. een paar emmers ('scan-the-bucket'). In het huidige CHARAMBA-voorstel wil VITO de technologie verder laten rijpen, d.w.z. opschalen naar een industrieel relevant niveau of, met andere woorden, naar 'scan-the-truck'.
Het project richtte zich op twee vereiste innovaties:
- een raamwerk om hardware, software en modellen efficiënt af te stemmen op nieuwe stromen en specifieke uitdagingen van klanten, en
- prestatieverbetering van de technologie om industrieel relevante verwerkingscapaciteit aan te kunnen en stroomstatistieken in real-time te kunnen leveren.
Projectpartners
Meer weten?
Wil je graag meer informatie over de Characterise-to-Sort-technologie? Neem vrijblijvend contact op met Kris.
