Archivo de julio 2023

Evaluación del impacto que tienen los materiales avanzados sobre la salud y el medioambiente

El Centro Tecnológico GAIKER, miembro de Basque Research & Technology Alliance, BRTA, es uno de los 19 socios que forman el consorcio del proyecto europeo “Metodologías avanzadas de caracterización para evaluar y predecir los riesgos sanitarios y medioambientales de los materiales avanzados”, MACRAMÉ.

El objetivo principal de esta investigación, financiada por la Unión Europea dentro de su programa Horizon Europe, es desarrollar metodologías para detectar, caracterizar y cuantificar los materiales avanzados durante su manipulación y transformación a lo largo del ciclo de vida del producto, y evaluar el impacto resultante sobre la salud y el medio ambiente.

Los materiales avanzados son sistemas compuestos por diversos elementos que varían en su naturaleza, características, forma y dimensiones, pero que combinándose logran como resultados materiales con propiedades superiores a las de los materiales convencionales debido, en muchas ocasiones, al uso de nanomateriales.  

Esta investigación trabaja con metodologías aplicables a los nanomateriales que las extiende a los materiales avanzados. Principalmente se trabajará con tres familias de materiales hechos a base de carbono, pero de diversas morfologías, como son los materiales relacionados con grafeno, las nanofibras de carbono y las nanopartículas de ácido poli-lactico-co-glicólico, para los que desarrollarán y demostrarán metodologías novedosas y, además, se avanzará en su armonización y normalización. Al tratarse de materiales avanzados basados en carbono se abordan problemas no resueltos de detección y caracterización en medios complejos.

La labor de GAIKER se centra en la adaptación y el desarrollo de ensayos de ecotoxicidad para los materiales investigados, además de en el estudio para su validación y estandarización. Igualmente, trabajará en demostrar la validez de los datos obtenidos en la investigación para la realización de un análisis de riesgo ocupacional y del consumidor.

El proyecto MACRAMÉ, que tendrá una duración de tres años, está en consonancia con las ambiciones de la UE de garantizar la seguridad y sostenibilidad de nuevas sustancias químicas, materiales, productos y procesos con el fin de lograr una contaminación cero y entornos libres de tóxicos, tal y como se aborda en la Estrategia Química para la Sostenibilidad de la UE (2020), y en el Pacto Verde Europeo (2019 y 2021).  

 
MACRAMÉ ha recibido financiación del programa de investigación e innovación Horizonte Europa de la Unión Europea bajo el acuerdo de subvención nº 101092686.

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 porque 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.

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.

En esta investigación, mediante 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.


Bizkaiko Foru Aldundiak finantzatu du proiektu hau, 2022ko Teknologia Transferentzia Programaren barruan eta FEDER funtsaren kofinantziazioa ere badauka / Este proyecto ha sido financiado por la Diputación Foral de Bizkaia dentro del Programa Transferencia Tecnológica 2022 y cuenta con cofinanciación del FEDER

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