Rayos X, LIBS Dinámico e IA: Innovaciones para transformar el reciclaje de aluminio

Webcast de Tomra y Novelis: impulso tecnológico y sostenibilidad

Recientemente, Tomra Recycling y Novelis han compartido en un webcast global su apuesta por tecnologías como rayos X de transmisión (XRT), LIBS Dinámico y sistemas de inteligencia artificial basados en deep learning para optimizar el reciclaje de aluminio. Estas herramientas buscan no solo generar fracciones de aluminio con elevados niveles de pureza, sino también reducir significativamente las emisiones de CO₂ en el proceso, alineándose con los objetivos de sostenibilidad.

Claves tecnológicas que marcan el futuro

• XRT (Rayos X de transmisión): detecta contaminantes por densidad atómica y permite separar metales de distinta naturaleza de forma rápida y precisa.

• LIBS Dinámico (Espectroscopia de plasma inducido por láser): con sistemas como AUTOSORT PULSE, identifica composición elemental y distingue aleaciones (serie 5xxx, 6xxx…) con purezas superiores al 95%.

• IA + Deep Learning: algoritmos que analizan imágenes en tiempo real (como GAINnext), optimizando la clasificación y refinamiento de perfiles de aluminio, reduciendo pérdidas y elevando la calidad del producto final.

Resultados: más aluminio reciclado, mejor rendimiento

La combinación de estas tecnologías (XRT → Deep Learning → LIBS Dinámico) ha mostrado resultados muy prometedores:

• Capacidad de recuperar hasta el 40 % de aluminio forjado de alta gama (series 5xxx y 6xxx) desde fracciones mixtas como el Twitch.
• Apertura a nuevas calidades, incluyendo aleaciones complejas como las series 2xxx, 3xxx, 7xxx y 8xxx.
• Reducción del principal obstáculo del reciclaje: la pureza del material, permitiendo materiales ya listos para fundir y sustituir al aluminio virgen

Ventajas para recicladores e industriales

• Optimización económica: menos desperdicio y mayor valor del material recuperado con purezas superiores al 95%.
• Reducción de costes energéticos y de emisiones: el uso de sensores y clasificación avanzada minimiza el consumo de recursos, contribuyendo a la descarbonización.
• Flexibilidad operativa: tecnologías como autosort Pulse y GAINnext son escalables e integrables en líneas existentes, mejorando la adaptabilidad industrial.

Hacia un reciclaje de precisión y economía circular

El sector metalúrgico está adoptando un enfoque de economía circular inteligente, donde desde la fase de diseño de producto ya se considera la futura reciclabilidad. La sesión concluyó con un llamado a adoptar secuencias optimizadas de clasificación que prioricen calidad, valor y sostenibilidad

👉 Puedes consultar el artículo original en: https://www.retema.es/actualidad/rayos-x-libs-dinamico-e-ia-tecnologias-clave-para-optimizar-el-reciclaje-de-aluminio

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