19 de julio, 2018 Actualidad Industriambiente comentarios Bookmark and Share
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TOMRA Sorting Recycling mostró en TECMA dos nuevas tecnologías (LOD Y TOMRA SHARP EYE) creadas gracias a su labor de I+D, a la que destina el 8% de sus ingresos. Ambas suponen un gran avance en la detección y clasificación de materiales y permiten ofrecer nuevas aplicaciones que optimizan los niveles de pureza exigibles y cumplir con la normativa de todos los países y a todos los niveles.

TOMRA Sorting Recycling está siempre a la altura de la demanda del mercado, apuesta por la inversión en I+D y desarrolla tecnologías que se adecúan a las necesidades actuales. De esta manera, en esta edición de TECMA, Feria Internacional del Urbanismo y Medio Ambiente, la compañía pudo mostrar a los visitantes dos de sus últimos sistemas punteros: la tecnología LOD (Detección de Objetos por Láser) y la tecnología TOMRA SHARP EYE.

En un momento crucial para el sector del reciclaje debido a la entrada en vigor de la nueva legislación China (National Sword), que restringe y prohíbe la importación a su territorio de diversos flujos de material recuperado, las empresas han de esforzarse por implementar tecnologías que cumplan con los requisitos legales impuestos.

En palabras de Judit Jansana, Directora para España y Portugal de TOMRA Sorting Recycling, “en TOMRA estamos realmente concienciados sobre los retos a los que se enfrenta el sector del reciclaje, tanto a nivel medioambiental como a nivel legislativo. Por este motivo, trabajamos duro para desarrollar sistemas que permitan a nuestros clientes mejorar los procesos de detección y separación de materiales incrementando los índices de pureza por encima del 95%. Creo que, con estos dos lanzamientos, ofrecemos al mercado las herramientas que necesita”.

Tecnología de detección por láser (LOD), multitud de aplicaciones según su combinación
El nuevo sistema LOD cuenta con la tecnología láser de TOMRA y clasifica según las características espaciales y espectométricas del flujo de material. Supone un gran avance ya que  es capaz de detectar materiales que la tecnología de infrarrojo cercano (con sensores NIR) no puede clasificar: plástico negro y goma, vidrio y otros artículos de desecho.

El equipo es compacto y ofrece una instalación sencilla y rápida incluso en plantas ya en funcionamiento al incorporarse mecánicamente sobre una plataforma sobre la cinta aceleradora. Al contrario de lo que ocurre con otros sistemas, esta disposición permite el paso bajo del sensor láser el flujo de material, tanto grande como pequeño, sin generar ningún tipo de obstrucción.

Entre sus ventajas, destacar que aumenta en un 4% la pureza del producto final y que su diseño modular permite que este sistema LOD se instale en la misma plataforma que la última generación de equipos de clasificación TOMRA, con un menor consumo de energía que otros métodos.

De este modo, gracias a este avance, los clientes pueden actualizar fácilmente sus AUTOSORT y FINDER ya instalados y usarlos para múltiples aplicaciones con una inversión inicial reducida.

“Instalado en AUTOSORT, el LOD separa de forma rentable el papel del vidrio, material plástico y plástico negro. Por su parte si se combina con FINDER, el LOD separa Zorba y Zurik de otros productos como goma negra, vidrio y material de plástico”, afirmó Jansana durante la feria.

TOMRA SHARP EYE, la solución para plantas de clasificación de envases como los centros de recuperación de PET
Por su parte, SHARP EYE, presentado también en TECMA, permite separar bandejas monocapa de PET de botellas (también monocapa) de PET, mejorando la funcionalidad de la AUTOSORT para separar bandejas multicapa. Y es que hay que resaltar que la dificultad estriba en que las diferencias entre las propiedades químicas de ambos productos son mínimas.

Esta nueva tecnología mejora la ya existente FLYING BEAM de TOMRA. Incorpora una lente más grande que incrementa la intensidad lumínica y permite detectar hasta las propiedades más complejas. Su tecnología da un paso más en el perfeccionamiento de los sistemas de detección de materiales, ya que antes no era posible su correcta separación. Y resulta esencial, ya que cada minuto se compran más de un millón de botellas de plástico en el mundo, cifra que solo va en aumento, y se emplean bandejas de plástico para el empaquetado de todo tipo de verduras, frutas, etc.

AUTOSORT detecta el material y el color en combinación con el tamaño. Incluso con materiales muy mezclados, este proceso consigue una impresionante eficiencia de clasificación que supera el 95%. Asimismo, hay que destacar el papel que juega la inteligencia artificial integrada en los sistemas de TOMRA que permite analizar en continuo los productos clasificados, convirtiendo las plantas en centros más inteligentes.

TOMRA también ofrece soluciones específicas para las Plantas de chatarra
Existe hoy una legislación cada vez más exigente y coercitiva con relación a la generación de residuos y su debida gestión, así como un aumento de la generación de residuos per cápita convirtiendo el reciclaje de metal en una actividad llena de retos para los recicladores.

TOMRA Sorting Recycling ofrece una combinación de las tecnologías de las máquinas TOMRA X-TRACT y COMBISENSE. En el proceso, al pasar la Zorba por la TOMRA X-TRACT, se logra separar el aluminio de los metales pesados. La unidad de transmisión de Rayos X puede lograr purezas de aluminio del 98-99%. A continuación, el resto de los metales pesados, como cobre, latón y metales grises, son clasificados por la COMBISENSE.

“Además de alcanzar las cuotas de reciclado y de cumplir con la legislación mencionadas anteriormente, la tendencia actual es minimizar la pérdida de materiales valiosos y potenciar el valor de producto optimizando su calidad. Por eso recomendamos ampliar las líneas existentes con más o mejores equipos de clasificación para aumentar la recuperación de flujos de materiales que, en ocasiones, no se trataban. Con los equipos de TOMRA ayudamos a nuestros clientes a incrementar sus ingresos y a ser más competitivos con productos de mayor calidad”, concluyó Jansana. 

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