84 RECICLAJE Técnicas espectroscópicas y ‘machine learning’ para el tratamiento de residuos metálicos Las fracciones férricas y de aluminio que generan los gestores de residuos no presentan una composición química homogénea, ya que están formadas por una mezcla de aleaciones que no se separan y que, por tanto, se suministran de forma conjunta a las fundiciones donde se procesan. Debido a esto, la recuperación de estos residuos metálicos por vía metalúrgica da lugar a productos que no cumplen los requisitos exigidos para determinadas aplicaciones industriales, por lo que se acaban destinando a aplicaciones secundarias. Por otro lado, la no separación de aleaciones puede suponer la pérdida de elementos aleantes o su introducción en productos de acero o aluminio que no los requieren. Esta investigación “pretende proveer a la ecoindustria de soluciones avanzadas de separación, que permitan la recuperación de chatarras metálicas de mayor calidad y valor añadido gracias a su clasificación por tipo de aleación”. Para solventar estos problemas surge IN-MET, un proyecto de investigación industrial que está llevando a cabo el Centro Tecnológico Gaiker, miembro de Basque Research & Technology Alliance, BRTA, cuyo objetivo es generar una base de conocimiento tecnológico que permita avanzar en el diseño y desarrollo de sistemas de reconocimiento en continuo, basándose en la combinación de técnicas espectroscópicas y métodos 'machine learning' de análisis de datos, para clasificar por tipo de aleación los metales férreos (aceros) y no férreos (aluminio) contenidos en mezclas metálicas procedentes del tratamiento de residuos, apuntaron en una nota de prensa fuentes del centro tecnológico vasco. En esta investigación, que recurre a “métodos de clasificación automática basados en algoritmos de aprendizaje automático supervisado, se analizan las huellas espectrales derivadas del escaneo de las chatarras metálicas con técnicas espectroscópicas y se determina el tipo de aleación al que corresponden. Concretamente, en este proyecto se están estudiando la espectroscopía de plasma inducido por láser y la visión hiperespectral”. Financiado por la Diputación Foral de Bizkaia dentro del Programa Transferencia Tecnológica 2022 y cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Feder), “esta investigación pretende proveer a la ecoindustria de soluciones avanzadas de separación, que permitan la recuperación de chatarras metálicas de mayor calidad y valor añadido gracias a su clasificación por tipo de aleación, contribuyendo de esta manera a la circularidad de los elementos aleantes y a la generación de un menor impacto ambiental en los procesos metalúrgicos de destino”. n
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