Un consorzio d’eccellenza formato da Gilardoni, Cefriel e Seval sta sviluppando un sistema innovativo per identificare automaticamente le batterie al litio prima del trattamento dei rifiuti RAEE, contribuendo ad eliminare il rischio di incendi e ottimizzando il recupero dei materiali.
Questa iniziativa si inserisce nell’ambito del prestigioso bando ‘Collabora & Innova’, prima edizione 2024, promosso da Regione Lombardia all’interno del Programma di Sviluppo Regionale FESR 2021-2027.
Le batterie al litio sono il cuore invisibile della nostra tecnologia: alimentano smartphone, tablet e veicoli elettrici grazie alla loro alta densità energetica e rapidità di ricarica. Tuttavia, questa efficienza nasconde un’insidia nel fine vita del prodotto. Se sottoposte a stress fisico (pressioni o forature) durante le fasi di sminuzzamento dei rifiuti RAEE (Rifiuti di Apparecchiature Elettriche ed Elettroniche), possono innescare il cosiddetto “Thermal runaway”. Questa reazione a catena autoalimentata può superare i 400°C, portando a incendi e talvolta ad esplosioni negli impianti di riciclo.
Il progetto: trovare un’alternativa al controllo manuale
Per rispondere a questa sfida, è nato un progetto di ricerca d’avanguardia che vede la collaborazione di tre attori chiave: Gilardoni mette a disposizione il proprio storico know-how tecnologico nel campo dei raggi X, Cefriel guida lo sviluppo degli algoritmi avanzati e delle reti neurali di riconoscimento automatico, mentre Seval offre la propria esperienza e le infrastrutture come centro di eccellenza per lo smaltimento dei rifiuti.
Fino ad oggi, l’individuazione di batterie all’interno dei dispositivi è stata affidata quasi esclusivamente alla vista e all’esperienza degli operatori umani. Un compito complesso e soggetto a inevitabili errori, data l’eterogeneità dei rifiuti che giungono dai centri di raccolta.
L’obiettivo?
Realizzare un macchinario a raggi X capace di “vedere” attraverso i rifiuti e isolare e separare così le batterie prima che diventino pericolose.
Tecnologia a Raggi X e Reti Neurali
Il cuore del progetto è lo studio, lo sviluppo e la realizzazione di un dimostratore basato sull’analisi a raggi X e integrato con la linea di trattamento. Il processo sfrutterà tecnologie di indagine avanzate tra le quali segnaliamo:
- Scansione Multivista: I rifiuti sui nastri trasportatori passano attraverso proiezioni multiple di raggi X per superare l’ostacolo di materiali schermanti.
- Analisi Morfologica e Atomica: Anche grazie ad algoritmi di Intelligenza Artificiale il sistema si pone l’obiettivo di riconoscere la forma delle batterie e stimare il numero atomico dei materiali tramite analisi multienergetiche.
- Intervento Mirato: Se viene rilevata una batteria, il sistema allerta l’operatore fornendo un’immagine RX con l’oggetto evidenziato e una foto ottica del contenitore, permettendo un’estrazione rapida e sicura.
I vantaggi del progetto: sicurezza e sostenibilità
L’adozione di questa tecnologia porterà benefici concreti su più fronti:
- Sicurezza: diminuzione del rischio di esplosioni e incendi causati da batterie occulte.
- Ambiente: aumento della percentuale di materiali recuperati e riciclati correttamente, evitando che sostanze inquinanti contaminino altre filiere.
- Produttività: un’automazione che velocizza i processi e riduce i fermi macchina, con la possibilità futura di implementare sistemi di scarto automatico dei rifiuti “allarmati”.
Questa sinergia tra IA, fisica dei materiali e logistica industriale rappresenta un passo fondamentale verso un’economia circolare più sicura ed efficiente, trasformando un potenziale rischio ambientale in una risorsa preziosa per il futuro.
