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X-Ray Fluorescence, Shape recognition & Machine Learning for Efficient and Economic Recycling of Mixed Metals from Co-mingled Waste.

Projektbeschreibung

Endlich gibt es ein automatisiertes System zur Trennung von vermengten Metallen für das Recycling

Das moderne Recycling hat seine Wurzeln im Umweltbewusstsein der 1960er- und 1970er-Jahre, obwohl die Praxis historisch seit Tausenden von Jahren in verschiedenen Formen existiert. Die Länder hatten unterschiedliche Erfolge bei dem Versuch, zur Vereinfachung des Prozesses die Materialtrennung vor der Abholung zu organisieren. Trotz großer Fortschritte werden hochwertige, unendlich recycelbare Metalle häufig auf Mülldeponien gebracht oder gehen bei der manuellen Sortierung verloren. Jedoch ist die manuelle Sortierung das einzige verfügbare Mittel zur Trennung von Metallen, damit sie wiederverwendet werden können. Das EU-finanzierte Projekt OMR entwickelt ein ausgeklügeltes Identifizierungs- und Trennsystem für vermischte Abfälle, das auf Röntgentechnologie, Formerkennung und maschinellem Lernen basiert. Es könnte das Recycling revolutionieren und die EU rasch zu einer echten Kreislaufwirtschaft führen, während gleichzeitig die erforderliche Energie und natürlichen Ressourcen eingespart werden, um die Metalle aus dem Boden abzubauen.

Ziel

Recycling is a key battleground in combating climate change. By reducing the volume of materials that need to be removed from the ground and then processed significant emissions reductions can be achieved. Metals such as Copper, Tin, Aluminium, Gold, Silver and Zinc are infinitely recyclable if properly separated and are key elements in the global economy. Currently these metals cannot be economically recovered from mixed recycling as most recyclers do not have a sustainable solution for separation and recovery of these valuable resources. Therefore, these mixed metals currently either end up being exported to be manually sorted, sent to landfill or lost in the sorting process.
As a result, recycling rates for these crucial materials are far lower than they need to be if the EU is to meet its recycling targets and kickstart the circular economy. The OMR project will create a unique combination of X-Ray Fluorescence (XRF), shape recognition and Machine Learning (ML) techniques to enable efficient and economic recycling of mixed non-ferrous metals from co-mingled waste. This will turn a low value feedstock into several high value output streams which will further increase the advantages of co-mingled collection and allow it to be rapidly rolled out across the EU to help meet the EU’s ambitious 65% recycling target.
Furthermore the project will deliver a sustainable market for mixed metals, provide aerospace and automotive manufacturers with a new source of guaranteed quality non-ferrous metals, divert material from landfill, preserve natural resources, increase recycling rates and create employment opportunities as new facilities are rolled out across the EU. Recresco aim to operate 3 new sorting facilities by year 4 post project, generating €12.1m in additional turnover and creating 106 new direct jobs over the same time period.
The OMR project will therefore transform the recyclability of the non-ferrous metal containing products.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Unterauftrag

H2020-EIC-SMEInst-2018-2020-3

Koordinator

RECRESCO LIMITED
Netto-EU-Beitrag
€ 2 101 728,00
Adresse
URBAN ROAD 37
NG17 8AP Nottingham
Vereinigtes Königreich

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KMU

Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).

Ja
Region
East Midlands (England) Derbyshire and Nottinghamshire North Nottinghamshire
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten
€ 3 002 468,75