AI haalt batterijen uit afvalstromen | Technisch Weekblad
Nieuws

AI haalt batterijen uit afvalstromen

| vrijdag 24 juni 2022
Milieu & Duurzaamheid

Team CORE, een studententeam van de Technische Universiteit Eindhoven (TU/e), heeft een installatie ontwikkeld die met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) batterijen kan herkennen in afvalstromen. Dit biedt kansen op betere recycling van kostbare grondstoffen uit batterijen en verminderd de kans op afvalbranden voor door batterij-houdende producten.

Auteur: Loet van Bergen

TEMNOS, zoals de installatie heet, beoogt een verbetering van het recyclingproces door eerder in de keten batterijen te detecteren en sorteren. Zo kunnen meer grondstoffen, zoals bijvoorbeeld zeldzame metalen, teruggewonnen worden en wordt tevens voorkomen dat batterijen op de verkeerde plek in de keten eindigen.

Het herkennen van batterij-houdende producten gebeurt bij TEMNOS op verschillende manieren. Wanneer het aankomt op telefoons en tablets wordt er gesorteerd middels visiual recognition waarbij herkend wordt of een telefoon een verwijderbare batterij heeft en of die batterij ook daadwerkelijk is verwijderd. Deze toepassing wordt op dit moment uitgewerkt in een pilot met Huiskes Metaal B.V. in Waalwijk.

Om batterijen in complexere stromen, zoals tandenborstels, muziekboxjes en andere elektronische apparaten te sorteren is meer nodig, zoals röntgentechnologie. Op deze manier wordt het mogelijk om de specifieke plek van de batterij in het apparaat te zien en automatisch te verwijderen.

Afvalbranden

Het tweede recycling proces is het voorkomen van afvalbranden in (e-waste)-afvalverwerking. Broei en de aanwezigheid van brandgevaarlijke stoffen zijn de belangrijkste oorzaken van afvalbranden. Met name batterijen raken beschadigd en ontbranden daarna spontaan. Bij van 49 van de 53 branden bij Europese bedrijven die elektronische apparaten recyclen waren batterijen de oorzaak. Bij deze branden komen soms ook gevaarlijke stoffen vrij.

Om dit soort projecten mogelijk te maken zijn samenwerkingen tussen onderwijs en industrie cruciaal. Daarom werkt het studententeam CORE samen met EAISI, het AI-instituut van de Technische Universiteit Eindhoven, om de modellen verder te ontwikkelen. Directe samenwerking met bedrijven als Huiskes en Wecycle is cruciaal om de markt te begrijpen en een zo groot mogelijke maatschappelijke impact te bereiken.

Ontvang de nieuwsbrief

Meld je nu aan!