Tomra exhibe su solución de clasificación para madera en Ligna 2023
Tomra, proveedor de soluciones de clasificación para madera, presenta en Ligna 2023 dos nuevas soluciones de clasificación para el tratamiento de residuos de madera basadas en el deep learning y rayos X.
El reciclaje de residuos de madera está cobrando importancia, y es que la industria desea ampliar el uso de contenido reciclado en la fabricación de paneles derivados de la madera y optimizar sus costes. Los procesos de clasificación son muy precisos lo que permiten obtener materiales reciclados y alcanzar una economía circular para la madera. Los pasos de limpieza resultan decisivos para optimizar la calidad del producto final e incrementar la cantidad de contenido reciclado que pueden incorporar los nuevos productos creados con madera.
Tomra Recycling Sorting lleva más de una década trabajando en el segmento de la madera y se ha propuesto firmemente a apoyar al sector con su experiencia y alta tecnología de clasificación. En los últimos años, Tomra ha introducido una nueva solución de clasificación basada en el aprendizaje profundo (deep learning) y ha optimizado su unidad de clasificación de rayos X de trasmisión.
En la feria, Tomra detallará las ventajas de su solución completa para aplicaciones de clasificación para madera en directo desde su stand.
Tomra ofrece una amplia cartera de productos para la clasificación de madera que incluyen, entre otros, la X-Tract para la recuperación de madera reciclada a partir de residuos, y el Autosort con tecnología Gain basada en deep learning que clasifica según el tipo de madera.
Los procesadores y recicladores de madera que utilizan una combinación de ambos sistemas obtienen beneficios considerables en la producción de monofracciones de alta calidad de Madera A, Madera B y MDF limpios
La clasificación y limpieza de residuos de madera permite a las empresas acceder con mayor facilidad a materiales limitados y mantiene la madera en constante uso. Además, el uso de madera reciclada aporta ahorros de costes, tanto en términos de suministro de material como de energía relacionada con el secado en el proceso de producción. Para liberar este enorme potencial y producir material reciclado de alta calidad y a gran escala, es necesario adoptar los últimos avances tecnológicos en el ámbito de la clasificación basada en sensores.
En el primer paso de limpieza, la Tomra X-Tract elimina los contaminantes de los residuos de madera para crear una fracción de astilla limpia. Gracias a la tecnología XRT, de alta productividad, los metales, los materiales inertes, los plásticos y el vidrio se pueden detectar y clasificar por su densidad atómica. La sofisticada tecnología de la máquina puede incluso detectar al instante madera con clavos, materiales compuestos y objetos superpuestos, con el consiguiente aumento de las tasas de recuperación y pureza. La reciente incorporación de una fuente de rayos X de alta potencia, con una garantía de 16.000 horas de duración, asegura resultados de clasificación más duraderos. Además, su configuración es más accesible, lo que permite un mantenimiento sencillo y seguro.
Tras el establecimiento de un equipo humano especializado para el segmento de la madera, Tomra ha ampliado recientemente su equipo técnico para mejorar la atención y minimizar los periodos de parada. Markus Brauer, que cuenta con una dilatada experiencia en Tomra Mining, ha sido nombrado jefe del servicio técnico para el segmento de la madera, y explica: “Llevo 11 años trabajando con X-Tract. Con la experiencia adquirida en este complicado entorno, colaboré en el desarrollo de la máquina. Las últimas actualizaciones ponen de manifiesto el compromiso de Tomra con la mejora constante del rendimiento. La máquina ofrece resultados fiables y su mantenimiento es sencillo y seguro. Nuestros clientes valoran la ventaja competitiva que ofrece este equipo”.
Jasper Haunerland, director técnico de Rheinspan GmbH & Co. KG, afirma: “Llevamos varios años usando X-Tract. Desde finales de 2021, usamos la máquina con la fuente de rayos-X mejorada y estamos gratamente impresionados. Gracias a su rendimiento estable y su fácil mantenimiento, estamos produciendo más fracciones que nunca”.
La nueva X-Tract de Tomra para clasificación de madera ofrece resultados fiables y produce una fracción que posteriormente se puede clasificar en diferentes fracciones monomateriales que cumplen las normas de fabricación. Para obtener materiales reciclados acordes con las normas de calidad más estrictas, los recicladores deben ir un paso más allá y recuperar distintos tipos de materiales a partir de la fracción de madera reciclada. La demanda de madera sin tratar es especialmente elevada, ya que es indispensable para la producción de tableros de partículas. Hasta hace poco, la separación de la madera por tipo de material constituía un gran cuello de botella ante el aumento de las tasas de reciclado. Gracias a las últimas innovaciones en la tecnología de clasificación basada en el deep learning, estas dificultades por fin pueden superarse.
Como pionero del sector, Tomra fue, en 2021, la primera empresa en introducir la tecnología basada en deep learning para clasificar la madera por tipo. Disponible como complemento para sus unidades Autosort, la tecnología de aprendizaje profundo Gain está entrenada para distinguir distintos tipos de materiales, como madera tratada y sin tratar. De este modo, los recicladores que utilizan la tecnología más moderna disponen de flexibilidad operativa y obtienen fracciones de alta pureza.
José Matas, director del segmento de madera de Tomra Recycling Sorting, señala: “Mediante la combinación de nuestras X-Tract y Autosort con Gain, los recicladores obtienen una solución de clasificación de madera potente y con visión de futuro. Los materiales recuperados cumplen las normas de fabricación y ayudan a superar algunos de los retos actuales, como la volatilidad de los precios y la falta de materiales reciclados de alta calidad. Tenemos mucha experiencia en el segmento de la madera y seguiremos apoyando al sector para aprovechar nuevas oportunidades, que son abundantes”.
