TOMRA 和 Novelis 的測試發現，不同的分選技術能有效降低 Twitch 中的特定元素的含量

TOMRA 和 Novelis 的專家攜手探討最新分選技術對鋁廢料的變革性影響。 (TOMRA  回收) 

TOMRA Recycling與Novelis攜手合作，針對呂回收技術的進展進行研究討論。作為研究的一部分，兩家公司發布了一場名為題為「從AI到動態 LIBS：新型分選技術如何推動鋁回收成長」 的網路研討會，闡述了鋁廢料回收的最新發現。該演討會展示了最新分選技術對鋁廢料的變革性影響，並凸顯這些創新技術為鋁回收商與加工商帶來的龐大商機，以及其在降低二氧化碳排放方面的淺力。 
專家們也討論了鋁回收中常見的挑戰，以及最新技術——X射線透射（XRT）、動態LIBS和深度學習——如何優化分選流程、提升鋁廢料純度，並創造全新市場機會。 

最大化廢料利用與投入潛力至關重要

本次網路研討會傳達的一項關鍵訊息，是在生產與回收過程中，最大化鋁廢料的使用效率與高比例廢料投入能力的重要性。成功的關鍵不僅在於進料的品質，也在於是否能有效生成所需的廢料品質。因此，材料品質正日益成為產品開發與營運策略的核心焦點。
研討會強調，鋁產業正經歷一場向永續發展轉型的重要變革，這一轉變由創新分選技術與回收計畫所驅動。像Novelis這樣的公司，憑藉其「3x30」願景，致力於以循環解決方案推動鋁材成為首選材料，正站在這場轉型的前沿，目標是實現資源的最大循環利用，並塑造更永續的世界。

研討會中提到的幾個重點主題包括：

• 最新創新技術帶來的商機與獲利潛力，特別是Dynamic LIBS的解決方案「 AUTOSORT PULSE」與基於深度學習的AI解決方案「 GAINnext」，為鋁回收商與加工業者開啟全新可能。

• 最終使用者的回收鋁材經驗，由Novelis的金屬優化負責人Wilhelm Kiefer 分險。

• 金屬回收基礎建設的破切需求與重要性，以及相關技術需跟上市場對回收鋁需求的腳步。

Twitch 加工技術的突破性進展

TOMRA 和 Novelis 也分享了在 TOMRA 測試中心及實地進行的多項測試結果，展示如何利用不同分選技術成功降低 Twitch 中的個別元素含量。測試顯示，最佳的分選順序為：先進行 XRT，再接深度學習，最後應用Dynamic  LIBS。以 100%  Twitch（這是一種組成複雜、但供應廣泛的挑戰性廢料)為原料，成功提取出 40%高品質5xxx和6xxx系列的鍛造鋁合金。測試結果也指出，未來有望回收更廣泛的鋁合金系列，包括 2xxx、3xxx、7xxx 和 8xxx 。

現場觀眾即時投票的洞見 

第一項投票顯示，觀眾認為提升回收鋁含量的主要挑戰是「材料純度」。第二項則指出，「Twitch是未來最需要提升分選效率的關鍵廢料類別」。第三項結果顯示，投資分選技術的首要目標是「提升產出率與純度」。此外，互動是現場問答環節也讓觀眾有機會與TOMRA和Novelis的專家進行直接交流。 

朝向更永續、高效率廢料回收的典範轉變

研討會最後呼籲業界實施最佳化的測試流程，以提升材料的「可加工性」」，並在生產過程中優先考慮品質，以達到更理想的結果。從處理流程到設計更環保的合金，廢料回收的持續創新，正推動整個產業邁向循環經濟--從產品設計開始就以「可回收性」」為導向。
TOMRA Recycling 金屬業務發展經理 Frank van de Winkel 表示：「我們很高興能在這場網路研討會中歡迎來自世界各地的與會者，這是一次寶貴的機會，不僅收集了業界對鋁回收商與後碎處理業者面臨挑戰的回饋，同時也展示了結合X射線透視，Dynamic LIBS與深度學習等技術所能實現的無與倫比的材料分選效果。我們與Novelis一起見證了這場向更永續與高效率廢料回收未來邁進的典範轉變，並期待持續推動這項重要的對話。」

文章出處:https://www.recyclingproductnews.com/article/43432/40percent-wrought-aluminum-recovery-signals-new-era-for-twitch-processing