Phân loại rác thải dựa trên cảm biến giúp giảm số vụ cháy pin tại các nhà máy tái chế
Tác giả: Thomas Kestler, Fraunhofer-Gesellschaft
Tại Fraunhofer IIS, các luồng rác thải được sàng lọc bằng một hệ thống phân loại nguyên mẫu sử dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ tia X để tách pin nguy hiểm kịp thời. Nguồn: Fraunhofer IIS/Paul Pulkert
Ví dụ, ngày càng có nhiều rác thải điện tử không được xử lý đúng cách mà thường bị vứt bỏ cùng với rác thải nhựa. Nếu pin trong các sản phẩm này bị hỏng, chúng có thể gây ra hỏa hoạn tại các nhà máy phân loại. Trong dự án DangerSort, các nhà nghiên cứu tại Viện Fraunhofer về Mạch tích hợp IIS đang sử dụng hệ thống phân loại dựa trên cảm biến để loại bỏ các mặt hàng nguy hiểm và giúp các nhà máy tái chế an toàn hơn.
Theo một nghiên cứu của hiệp hội BDE Bundesverband der Deutschen Entsorgungs-, Wasser- und Kreislaufwirtschaft e. V. của Đức, hơn 10.000 vụ cháy xảy ra hàng năm tại các nhà máy phân loại rác thải của Đức. Khoảng 80% các vụ cháy này là do pin lithium-ion gây ra.
Thường gặp ở điện thoại thông minh, bàn chải đánh răng điện hoặc thiệp chúc mừng biết hát, những loại pin này thường bị thải bỏ cùng với rác thải bao bì. Chúng có thể bị hỏng và bắt lửa, đặc biệt là trong quá trình tái chế tại các nhà máy phân loại. Thiệt hại do việc này gây ra ước tính khoảng một tỷ euro mỗi năm.
Sử dụng công nghệ tia X để cô lập pin nguy hiểm ở giai đoạn đầu
Dự án DangerSort nhằm mục đích giảm nguy cơ hỏa hoạn tại các nhà máy phân loại. Johannes Leisner, người đứng đầu nhóm Hệ thống phân loại và phòng thí nghiệm tại Trung tâm phát triển công nghệ tia X tại Fraunhofer IIS, giải thích: "Chúng tôi đang phát triển một hệ thống phân loại dựa trên cảm biến sử dụng công nghệ tia X và trí tuệ nhân tạo để phát hiện pin lithium-ion nguy hiểm và tách chúng ra khỏi phần còn lại của dòng chất thải ở giai đoạn đầu".
Cho đến nay, vẫn chưa có biện pháp phòng ngừa nào đối với các vụ cháy do pin gây ra, chỉ có các giải pháp để chống lại chúng, chẳng hạn như cải thiện hệ thống chữa cháy. Công nghệ dựa trên cảm biến cũng có thể giúp tái chế pin dễ dàng hơn, khép lại chu kỳ sản phẩm của chúng, Leisner cho biết.
Một hệ thống nguyên mẫu được thiết lập tại Fraunhofer IIS chứng minh tiềm năng của ý tưởng này. Một băng chuyền tốc độ cao trong hệ thống phân loại tia X tại Fraunhofer IIS, di chuyển với tốc độ lên tới ba mét mỗi giây, vận chuyển luồng chất thải. Một nguồn tia X phía trên băng chuyền hoạt động giống như máy quét hành lý sân bay và sàng lọc luồng vật liệu. Công nghệ này cũng có thể xác định pin được lắp trong các thiết bị hoặc bị che khuất bởi các chất thải khác. Một máy dò tia X được gắn bên dưới băng chuyền chụp ảnh với tốc độ của băng chuyền, tạo ra một loạt ảnh chụp X-quang liên tục.
Sau đó, chuỗi ảnh này được đánh giá: "Để thực hiện điều này, chúng tôi đang áp dụng một hệ thống AI được thiết kế để xử lý hình ảnh đặc biệt nhanh và thường được sử dụng trong các ứng dụng lái xe tự động", Leisner cho biết. "Chúng tôi đã điều chỉnh và đào tạo lại hệ thống để hệ thống cũng có thể phân tích ảnh chụp X-quang để phát hiện cụ thể các thiết bị điện có chứa pin lithium-ion".
Quá trình phân loại được bắt đầu dựa trên dữ liệu đã thu thập được. Thông tin này cho phép kiểm soát các van khí nén đặc biệt để tách các thiết bị điện nguy hiểm khỏi dòng chất thải. Các vòi phun khí có kích thước khoảng năm milimét sẽ loại bỏ chúng khỏi băng tải và đưa chúng vào một khoang riêng. Thời điểm thích hợp giữa việc đánh giá phim chụp X-quang và khởi động vòi phun là rất quan trọng đối với quy trình này.
Leisner cho biết "Rất khó để phát hiện và phân lập các kích cỡ pin khác nhau trong quá trình phân tách, vì chúng có thể dao động từ pin xe đạp điện mười kilo đến pin cúc áo".
Hệ thống phân loại hiện vẫn đang được thử nghiệm tại Fraunhofer IIS. Nhà máy dự kiến sẽ được chuyển giao cho công ty xử lý chất thải LOBBE vào đầu tháng 6 để tiến hành các thử nghiệm thực tế đầu tiên. Dự án sẽ kéo dài đến hết tháng 8 năm 2025.
Hệ thống nguyên mẫu đang được phát triển như một phần của Trung tâm ứng dụng AI về bao bì nhựa. Tổng cộng có 51 đối tác từ ngành công nghiệp, nghiên cứu và xã hội đang hợp tác chặt chẽ với nhau tại các phòng thí nghiệm KIOptiPack và K3I-Cycling. Mục tiêu của họ là thúc đẩy việc ứng dụng các phương pháp AI để tiếp cận nền kinh tế tuần hoàn tiết kiệm tài nguyên đối với bao bì nhựa tại Đức.
Được cung cấp bởi Fraunhofer-Gesellschaft
