Sự phát triển công nghệ tái chế vật liệu

Sự phát triển công nghệ tái chế vật liệu

Dấu thời gian: ngày 13 tháng 2023 năm 4 45:XNUMX sáng
Nút nguồn: 1897508

Bạn đã từng đến cơ sở thu hồi vật liệu (MRF) chưa? Tôi đã rất vui khi được đi tham quan một cặp vợ chồng, và điều nổi bật nhất trong những trải nghiệm của tôi cho đến nay không phải là máy móc phân loại công nghệ cao.

Trên thực tế, vì tôi chưa dành đủ thời gian trong MRF để hiểu đầy đủ tất cả các chuyển động vật chất, tốt nhất tôi nên mô tả nó giống như một Máy Rube Goldberg. Các vật liệu dường như đang di chuyển theo mọi hướng, đan chéo nhau, rơi khỏi vách đá và di chuyển lên các vành đai. Khi bạn phá vỡ tất cả, tôi biết rằng nó không giống như một cỗ máy Rube Goldberg, nhưng đó là ý nghĩ đầu tiên vẫn xuất hiện trong đầu tôi.

Do lượng vật liệu khổng lồ chảy qua MRF trung bình và ý nghĩa rất thực tế của việc thiếu vật liệu có giá trị trong quá trình phân loại, cả một ngành công nghiệp đổi mới đã xuất hiện trong thập kỷ qua để giúp MRF hoạt động hiệu quả hơn. 

Bạn có thể đã nghe nói về một số công ty này. có người máy khuếch đại và tomra, cả hai đều làm việc để phân loại vật liệu tốt hơn bằng công nghệ của họ (và cả hai đều được đề cập trong GreenBiz này mảnh từ năm 2020). Có MáyX, nhà sản xuất bộ thiết bị phân loại rộng rãi cho MRF. ZenRobotics chế tạo robot để phân loại. Ngoài ra còn có một số công ty phát triển thiết bị để phân loại chất thải quang học, bao gồm Tầm nhìn xanh xanh và mắt tái chế. Nói cách khác, đây là một không gian đang phát triển nhanh chóng với các giải pháp và công nghệ mới dường như được tung ra thị trường mỗi ngày.

Để cố gắng hiểu rõ hơn về vũ trụ này, tôi đã ngồi xuống với JD Ambati, người sáng lập và CEO của EverestLabs, để nói về giải pháp của công ty và những gì thực sự cần thiết để mở ra lời hứa chiết xuất các vật liệu có giá trị từ lượng rác thải khổng lồ mà chúng ta tạo ra. 

[Tiếp tục đối thoại với các chuyên gia xây dựng nền kinh tế tuần hoàn tại Tính lưu hành 23 — diễn ra từ ngày 5 đến ngày 7 tháng XNUMX tại Seattle, WA.]

Nói nhanh sang một bên: Ambati, người có nền tảng về trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật hóa học, đã xây dựng sự nghiệp thành công trong 17 năm thương mại hóa các sản phẩm công nghệ cho các công ty trong danh sách Fortune 1,000. Khi tôi hỏi anh ấy về những khó khăn mà anh ấy đã bỏ ra từ thế giới đó để thành lập một công ty chuyên về hiệu quả của MRF, anh ấy nói rằng theo nhiều cách, những điều này giống nhau:

“Các vai trò trước đây của tôi luôn làm việc với các công ty, lắng nghe họ, lắng nghe vấn đề của họ, lắng nghe mục tiêu của họ và sau đó đưa ra giải pháp. Tôi đã áp dụng điều đó vào thế giới tái chế bằng cách nói chuyện với các nhà điều hành MRF, các thương hiệu, nói chuyện với các thành phố, v.v. Theo một cách nào đó, chúng thực sự giống nhau, chỉ là hiểu các vấn đề và vấn đề, đồng thời đưa ra hướng dẫn.”   

Với ý nghĩ đó, chúng ta hãy đi sâu vào những thách thức mà MRF hiện đang phải đối mặt trong việc phân loại các vật liệu có giá trị khỏi chất thải và cách các công nghệ như những công nghệ do EverestLabs phát triển có thể giúp ích.

Giải quyết khoảng cách dữ liệu MRF

Có một số điểm dữ liệu quan trọng đo lường hiệu quả của bất kỳ cơ sở thu hồi vật liệu nào. Cụ thể, đây là số lượng vật liệu nhập và số lượng vật liệu xuất được sắp xếp.

Trước đây, các MRF hầu như chỉ hoạt động với hai chỉ số này, khiến một số điểm dữ liệu quan trọng trong nhà máy, cũng như những điểm ngược dòng và xuôi dòng từ nó, không được biết đến. Chúng ta chưa biết đủ về điều gì? Thông tin về loại vật liệu tái chế nào đang bị bỏ qua trong quá trình phân loại, thiết bị phân loại hiện tại đang hoạt động hiệu quả như thế nào so với kỳ vọng, tỷ lệ phần trăm của từng loại vật liệu có thể tái chế đang được phân loại đúng cách và thậm chí cả yếu tố hình thức nào (và từ thương hiệu nào) không thể để được sắp xếp. Những lỗ hổng dữ liệu này tạo không gian cho các công nghệ mới như học máy bước vào và không chỉ giúp cơ sở hoạt động hiệu quả hơn mà còn có thể cung cấp phản hồi có giá trị cho nhà sản xuất để cải thiện bao bì của họ để tái chế. 

Ambati gợi ý rằng những đổi mới lớn trong quản lý chất thải (khay nạp trống, tách mật độ và tách dòng điện xoáy) thực sự dừng lại vào những năm 1990, ngay cả khi tất cả sự đổi mới đang diễn ra trong điện toán. Do đó, MRF và các cơ sở quản lý chất thải khác đã quá hạn cho một dòng công nghệ mới. Nói chung, đúng là các nhà khai thác MRF không thức dậy vào buổi sáng với mục tiêu gửi thêm chất thải đến bãi chôn lấp. Họ muốn làm điều đúng đắn và tiết kiệm càng nhiều vật liệu càng tốt. Vấn đề là họ cần công nghệ giải quyết các vấn đề hiệu quả mà họ gặp phải, với lợi tức đầu tư chấp nhận được, dễ sử dụng và phù hợp với dấu chân hiện tại của họ. 

Đây là điểm mấu chốt của vấn đề: Để nắm bắt được nhiều tài liệu hơn, các nhà khai thác MRF cần có cái nhìn sâu sắc có thể hành động về các lỗ hổng dữ liệu được đề cập ở trên. Nói cách khác, như Ambati đã nói, các nhà khai thác MRF phải “có sự rõ ràng giữa các điểm dữ liệu chính mà họ đã có”.

Sứ mệnh của EverestLabs

Tự mô tả là hệ điều hành hỗ trợ AI đầu tiên để tái chế, EverestLabs đã nêu $ 16.1 triệu trong vòng tài trợ Series A vào mùa hè năm ngoái do Translink Capital dẫn đầu. Theo thông cáo báo chí của mình, “khoản tài trợ cho phép công ty đầu tư vào khả năng mở rộng quy mô và tiếp cận thị trường của mình.”

Ambati cho biết công nghệ của EverestLabs có thể cho phép các nhà khai thác MRF lấp đầy khoảng trống dữ liệu, tăng hiệu quả phân loại và cuối cùng nhận được nhiều giá trị hơn từ vật liệu chạy qua các cơ sở của họ. Nước sốt bí mật của EverestLabs là công cụ phần mềm mà công ty đã xây dựng từ đầu. Theo Ambati, một lợi thế tiềm năng khác là phần mềm EverestLabs không liên quan đến vật liệu và có thể được áp dụng cho các cơ sở phân loại vật liệu hữu cơ, xây dựng và phá hủy chất thải cũng như các hoạt động khác. 

Không có viên đạn bạc

Mặc dù không có giải pháp nào sẽ mở khóa tính tuần hoàn, nhưng rõ ràng là việc phân loại và tái chế tốt hơn sẽ là một phần quan trọng của bộ giải pháp trong tương lai. Tôi rất vui mừng về tất cả các công nghệ mới chảy vào lĩnh vực xử lý vật liệu và một số cơ sở lớn nhất trên thế giới đang sử dụng các công nghệ này để xử lý tốt hơn các vật liệu có giá trị. Nếu các cơ sở phân loại lớn nhất có thể triển khai hiệu quả các công nghệ máy học và robot để tăng hiệu quả, thì cơ sở đó có thể tạo ra một kế hoạch chi tiết cho các cơ sở khác làm theo. 

Đây có thể là một không gian rất sôi động trong những năm tới khi cả công nghệ máy học và ứng dụng như robot đều mở rộng quy mô. Những cải tiến phân loại xuôi dòng này có thể trao quyền cho các nhà khai thác MRF tăng khả năng thu hồi vật liệu có giá trị đồng thời giảm chi phí vận hành để cải thiện tỷ lệ tái chế. Điều này, cùng với các biện pháp can thiệp ngược dòng để giảm các vật liệu sử dụng một lần, đều là những phần quan trọng của quá trình chuyển đổi nền kinh tế tuần hoàn.

[Bạn muốn tìm hiểu thêm về nền kinh tế vòng tròn? Theo dõi đến bản tin tuần hoàn miễn phí của chúng tôi.]

Dấu thời gian:

Thêm từ kinh doanh xanh