Nord Pal Plast sfrutta il “deep learning” di TOMRA per un rPET più pulito
Le nuove normative richiedono innovazione
In base alla Legge sull'Economia Circolare, entro il 2025 la Francia ha stabilito di riuscire a riciclare il 100% della plastica. Per raggiungere questo obiettivo, i consumatori francesi hanno ricevuto istruzioni per la separazione dei rifiuti di imballaggio domestici in contenitori specifici per carta/cartone, metallo e plastica. Per soddisfare le richieste della nuova normativa e aumentare il volume di plastica riciclata disponibile sul mercato, nel 2022 NPP ha avviato un progetto con la divisione Recycling di TOMRA.
Le tecnologie di selezione convenzionali non consentivano la creazione di una frazione di PET riciclato pura a causa di contaminanti plastici difficili da individuare, come gli imballaggi multistrato. In Francia, ad esempio, le bottiglie di latte sono spesso composte da più strati di plastica di colore diverso, con lo strato bianco più esterno contenente biossido di titanio, che fornisce protezione dai raggi UV. Sebbene organizzazioni di produttori come la francese Eco-emballages abbiano chiesto di ridurre i coloranti opacizzanti nel PET1, questi materiali sono presenti in abbondanza nei rifiuti e devono essere separati dalla frazione target con le più avanzate tecnologie di selezione.
Un’alleanza strategica
In collaborazione con gli ingegneri di ricerca e sviluppo di TOMRA, NPP ha testato sulle sue linee la nuova applicazione per la purificazione del PET basata sul deep learning. Gli ingegneri informatici di TOMRA hanno “addestrato” il sistema AUTOSORT®, provvisto della tecnologia di deep learning GAINnext™, a rilevare oggetti, fogli, tessuti e pellicole in PET opachi, considerati contaminanti nella produzione di rPET."In questa applicazione di GAINnext™ abbiamo mirato alla separazione del PET bianco opaco da quello trasparente, cosa difficile da fare con la tecnologia tradizionale", spiega Amed Tuwi, Application Developer - Deep Learning di TOMRA Recycling Sorting.
In seguito a questa fortunata collaborazione e a ulteriori collaudi, nell’aprile del 2024, TOMRA ha lanciato in tutto il mondo l’applicazione PET Cleaner per GAINnext™, insieme ad altre soluzioni come la selezione della plastica alimentare e non.
La purificazione del PET su scala industriale
Attiva dal 2003, Nord Pal Plast è un'azienda di riciclo di bottiglie in PET con una capacità di lavorazione di 40.000 tonnellate l'anno. Specializzata nel riciclo di bottiglie in PET trasparenti e colorate, utilizza la tecnologia di selezione TOMRA da oltre 12 anni. L'impianto di selezione dell'azienda di Lesquin dispone di sei AUTOSORT®, due delle quali sono provviste della tecnologia di deep learning GAINnext™ di TOMRA per migliorare il processo di purificazione del PET.
Un sistema AUTOSORT® con tecnologia GAINnext™ purifica dai contaminanti il flusso di bottiglie in PET. Una seconda macchina con tecnologia deep learning recupera dalla prima fase di selezione le bottiglie in PET riciclabili. In questo mod, l’azienda francese recupera la maggior quantità possibile di materiale, massimizzando la resa.
“Questa soluzione basata sulla potente combinazione del software di deep learning con sensori di ultima generazione consente a NPP di creare una monofrazione di PET trasparente con livelli di purezza eccezionali.
Un vantaggio competitivo
L’intelligenza artificiale ed il deep learning non hanno soltanto migliorato significativamente i livelli di purezza del PET trasparente di NPP, ma gli hanno anche consentito di ampliare il loro impianto e diversificare le fonti di reddito. Con l’applicazione per il PET, l’azienda può ora riciclare le bottiglie in PET bianco opaco con filtri UV e etichette a guaina facilmente rimovibili – che si trovano nei supermercati di tutto il mondo.
"L’applicazione di deep learning per la pulizia del PET dimezza la contaminazione residua finale; al momento raggiungiamo una contaminazione di appena 100 ppm (parti per milione). Inoltre, questo risultato è ottenuto con un numero minimo di macchine: un investimento che si ripaga davvero quando si tratta di costi operativi", commenta Frédéric Durand, amministratore delegato di TOMRA France.
Dopo aver implementato con successo la tecnologia di deep learning di TOMRA per ottenere materie prime secondarie più pure, NPP è stata scelta da Citeo per gestire il riciclo delle bottiglie in PET.