Jun 08, 2023
Tomra estreia o Autosort Pulse para separação de ligas de alumínio
A unidade de negócios Tomra Recycling Sorting da Tomra, sediada na Noruega, apresentou o
A unidade de negócios Tomra Recycling Sorting da Tomra, sediada na Noruega, apresentou o Autosort Pulse como uma nova tecnologia de classificação baseada em sensor para a indústria de reciclagem. O Autosort Pulse apresenta a tecnologia de espectroscopia de quebra induzida por laser (LIBS) para permitir a classificação de alta precisão de sucata de alumínio por tipos de liga.
De acordo com a Tomra, o Autosort Pulse tem "desempenho excepcional na separação de, por exemplo, ligas de alumínio 5xxx e 6xxx". A varredura de objetos 3D da máquina detecta cada objeto independentemente de seu tamanho e superfície, enquanto múltiplas varreduras de ponto único permitem uma detecção mais nítida de materiais em qualquer condição. Além disso, a máquina pode separar com precisão objetos sobrepostos e adjacentes devido ao seu recurso de singularização de objetos baseado em inteligência artificial.
"A sucata de alumínio consiste em várias ligas. Dependendo da aplicação, elas contêm uma mistura de diferentes metais de liga que definem as propriedades do material", diz Frank van de Winkel, gerente de segmento de estratégia de mercado de metais da Tomra Recycling Sorting. "Para reciclar uma liga específica sem diminuir a qualidade, ela deve ser separada em classes de ligas específicas - uma tarefa que só pode ser realizada com as tecnologias mais sofisticadas, como LIBS. Nossa equipe interna de engenheiros dedicou tempo e esforço significativos no desenvolvimento desta tecnologia para torná-la excelente em desempenho. O Autosort Pulse oferece aos recicladores os meios para classificar o alumínio por classes de liga e produzir produtos prontos para forno para aplicações exigentes."
As máquinas de classificação convencionais, como a fluorescência de raios-X (XRF) ou as tecnologias LIBS padrão, são limitadas em manter altos rendimentos ao classificar ligas de alumínio, disse a Tomra em um comunicado à imprensa. O Autosort Pulse combina tecnologias para garantir resultados de classificação de alta pureza, e vários testes de materiais demonstraram que níveis de pureza de mais de 95% podem ser alcançados usando a nova máquina LIBS da Tomra.
Com um sistema de alimentação a granel e uma capacidade de processamento entre três a sete toneladas por hora, os operadores podem criar grandes volumes de conteúdo reciclado para atender aos padrões da indústria em uma ampla gama de aplicações. O tamanho relativamente compacto do Autosort Pulse integra um amplo conjunto de tecnologias avançadas e uma correia transportadora, facilitando a instalação sem a necessidade de equipamentos adicionais e complicados de manuseio de materiais. O Autosort Pulse também foi projetado para proteger os trabalhadores de qualquer emissão de luz potencialmente prejudicial ou penetrante.
"Temos um legado de longa data no segmento de metais e nosso dedo está no pulso do mercado", diz Matthias Winkler, gerente de produto da Tomra Recycling Sorting. "Com base em nosso amplo conhecimento interno, começamos a desenvolver a tecnologia LIBS dinâmica quando sentimos que a separação de ligas poderia ajudar as empresas a reduzir a degradação do material. Após uma extensa fase de inovação, agora ampliamos nosso portfólio de produtos com o Autosort Pulse para complementar a nova geração X-Tract. Os clientes que testam a máquina ficam impressionados com seus resultados e os benefícios operacionais que ela oferece."
Além disso, os insights gerados a partir dos dados de operação de classificação desempenham um papel crítico em facilitar a meta dos operadores da planta de administrar um negócio lucrativo com pouco ou nenhum tempo de inatividade e produção máxima. Disponível como um serviço adicional para o Autosort Pulse, o Tomra Insight é uma plataforma de dados baseada em nuvem que permite a otimização baseada em dados dos processos de classificação por meio de monitoramento quase ao vivo. Com o Tomra Insight, os operadores podem prever problemas operacionais e requisitos de manutenção futuros com antecedência.