Tehnološki razvoj recikliranja materialov

Ali ste bili v obratu za predelavo materialov (MRF)? Z veseljem sem si ogledal par in tisto, kar izstopa iz mojih dosedanjih izkušenj, niso visokotehnološki stroji za sortiranje.

Pravzaprav, ker v MRF nisem preživel dovolj časa, da bi v celoti razumel vsa materialna gibanja, bi to najbolje opisal kot nekaj podobnega Stroj Rube Goldberg. Zdi se, kot da se materiali premikajo v vse smeri, prečkajo, padajo s pečin in se premikajo po pasovih navzgor. Ko vse skupaj razčleniš, vem, da ni prav nič podoben stroju Rube Goldberg, a to je prva misel, ki mi še vedno pride na misel.

Zaradi ogromne količine materiala, ki teče skozi povprečni MRF, in zelo resničnih posledic manjkajočih dragocenih materialov v procesu sortiranja se je v zadnjem desetletju pojavila cela industrija inovatorjev, ki pomagajo MRF delovati učinkoviteje. 

Verjetno ste že slišali za nekatera od teh podjetij. tam je Amp Robotika in Prazno, oba si prizadevata za boljše razvrščanje materialov s svojimi tehnologijami (in oba obravnavana v tem GreenBiz kos od leta 2020). Tukaj je MachineX, proizvajalec širokega nabora sortirne opreme za MRF. ZenRobotics izdeluje robote za sortiranje. Obstaja tudi vrsta podjetij, ki razvijajo opremo za optično sortiranje odpadkov, vključno z Modro zelena vizija in Recycleeye. Z drugimi besedami, to je prostor, ki hitro raste z novimi rešitvami in tehnologijami, ki prihajajo na trg na videz vsak dan.

Da bi poskušal malo bolje razumeti to vesolje, sem se usedel z JD Ambati, ustanovitelj in izvršni direktor EverestLabs, da bi spregovorili o rešitvi podjetja in o tem, kaj je resnično potrebno za uresničitev obljub o pridobivanju dragocenih materialov iz ogromne količine odpadkov, ki jih ustvarimo. 

Na kratko: Ambati, ki ima izkušnje z umetno inteligenco in kemijskim inženiringom, je zgradil uspešno 17-letno kariero pri komercializaciji tehnoloških izdelkov za podjetja s seznama Fortune 1,000. Ko sem ga vprašal o trdi levici, ki jo je vzel iz tistega sveta in ustanovil podjetje, posvečeno učinkovitosti MRF, je rekel, da so te stvari v mnogih pogledih enake:

»Moje prejšnje vloge so bile vedno delo s podjetji, njihovo poslušanje, poslušanje njihovih težav, poslušanje njihovih ciljev in nato zagotavljanje rešitev. To sem uporabil v svetu recikliranja s pogovori z operaterji MRF, blagovnimi znamkami, pogovori z občinami in podobnim. Na nek način so si res enaki, gre le za razumevanje težav in vprašanj ter zagotavljanje smernic.«   

S tem v mislih se poglobimo v izzive, s katerimi se trenutno soočajo MRF-ji pri ločevanju dragocenih materialov iz odpadkov, in kako lahko pomagajo tehnologije, kot so tiste, ki jih je razvil EverestLabs.

Odpravljanje vrzeli v podatkih MRF

Obstaja nekaj kritičnih podatkovnih točk, ki merijo učinkovitost katerega koli objekta za predelavo materialov. Natančneje, to sta količina materiala v in sortirana količina materiala zunaj.

V preteklosti so MRF-ji delovali večinoma samo s tema dvema metrikama, pri čemer so številne pomembne podatkovne točke v obratu, pa tudi tiste navzgor in navzdol od njega, ostale neznane. O čem nismo vedeli dovolj? Informacije o tem, katera vrsta materiala, ki ga je mogoče reciklirati, zdrsne skozi razpoke pri sortiranju, kako učinkovita je trenutna oprema za sortiranje v primerjavi s pričakovanji, odstotki vsake vrste materiala, ki ga je mogoče reciklirati, ki se pravilno sortira, in celo kateri faktorji oblike (in od katerih blagovnih znamk) niso sposobni biti razvrščen. Te vrzeli v podatkih puščajo prostor za nove tehnologije, kot je strojno učenje, da vskočijo in ne le pomagajo obratu pri učinkovitejšem delovanju, temveč tudi, da lahko zagotovijo dragocene povratne informacije proizvajalcem za izboljšanje njihove embalaže za recikliranje. 

Ambati je predlagal velike inovacije pri ravnanju z odpadki (bobnastih podajalnikov, ločevanje po gostoti in ločevanje vrtinčnih tokov) se je v devetdesetih letih prejšnjega stoletja res ustavilo, tudi med vsemi inovacijami, ki se dogajajo v računalništvu. Zaradi tega so MRF-ji in drugi obrati za ravnanje z odpadki zamujali z dotokom nove tehnologije. Na splošno je res, da se operaterji MRF zjutraj ne zbudijo s ciljem, da bi poslali več odpadkov na odlagališče. Želijo narediti pravo stvar in prihraniti čim več materiala. Težava je v tem, da potrebujejo tehnologijo, ki bo rešila težave z učinkovitostjo, s katerimi se soočajo, s sprejemljivo donosnostjo naložbe, ki je enostavna za uporabo in ustreza njihovemu trenutnemu odtisu. 

Tukaj je bistvo zadeve: da bi zajeli več materiala, operaterji MRF potrebujejo vpogled v zgoraj omenjene podatkovne vrzeli, ki jih je mogoče uporabiti. Z drugimi besedami, kot je rekel Ambati, morajo operaterji MRF "imeti jasnost med glavnimi podatkovnimi točkami, ki jih že imajo."

Poslanstvo EverestLabs

EverestLabs, ki je bil sam opisan kot prvi operacijski sistem, ki podpira AI za recikliranje, $ 16.1 milijonov pri financiranju serije A prejšnje poletje, ki ga je vodil Translink Capital. Glede na njegovo sporočilo za javnost "financiranje omogoča podjetju, da vlaga v svoje zmogljivosti za povečanje obsega in vstop na trg."

Ambati je dejal, da lahko tehnologija EverestLabs omogoči operaterjem MRF, da zapolnijo podatkovne vrzeli, povečajo učinkovitost razvrščanja in na koncu pridobijo večjo vrednost materiala, ki teče skozi njihove objekte. Skrivna omaka EverestLabs je programski mehanizem, ki ga je podjetje zgradilo od začetka. Druga potencialna prednost je, da je programska oprema EverestLabs neodvisna od materialov in se lahko uporablja za sortiranje organskih materialov, objekte za gradbene in rušne odpadke ter druge dejavnosti, pravi Ambati. 

Brez srebrnih nabojev

Čeprav nobena rešitev ne bo odklenila krožnosti, ni skrivnost, da bosta boljše razvrščanje in recikliranje ključni del nabora prihodnjih rešitev. Navdušen sem nad vso novo tehnologijo, ki teče v sektor ravnanja z materiali, in nad tem, da so nekateri največji obrati na svetu uporabo teh tehnologij za boljše ravnanje z dragocenimi materiali. Če lahko največji sortirni obrati učinkovito izvajajo tehnologije strojnega učenja in robotike za povečanje učinkovitosti, lahko ustvarijo načrt za druge objekte, ki jim bodo sledili. 

To bi lahko bil zelo aktiven prostor v prihodnjih letih, saj se bosta strojno učenje in uporabne tehnologije, kot je robotika, razširile. Te izboljšave sortiranja na koncu proizvodne verige lahko upravljavcem MRF omogočijo, da povečajo predelavo dragocenega materiala, hkrati pa znižajo operativne stroške za izboljšanje stopnje recikliranja. To, skupaj s predhodnimi posegi za zmanjšanje materialov za enkratno uporabo, sta ključna dela prehoda v krožno gospodarstvo.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.greenbiz.com/article/technological-evolution-materials-recycling