Tecnologías avanzadas de procesado y trazabilidad para la recuperación inteligente y de alta eficiencia de recursos materiales procedentes de corrientes residuales complejas + Emergentes

Objetivo

El proyecto Tecnologías avanzadas de procesado y trazabilidad para la recuperación inteligente y de alta eficiencia de recursos materiales procedentes de corrientes residuales complejas + Emergentes (PRIEM+) tiene como objetivo principal generar una base sólida de conocimiento básico y tecnológico que permita el diseño y desarrollo de sistemas ciberfísicos, de coste efectivo y alta eficiencia y fiabilidad, a partir de la interconexión de tecnologías avanzadas de identificación con aprendizaje supervisado, sistemas de soporte a la toma de decisiones y capacidades de optimización, control automático de calidad en tiempo real y trazabilidad, a fin de alcanzar una mayor productividad (entre un 10 y 20%, con respecto al estado actual de la tecnología) en la recuperación de recursos materiales poliméricos, metálicos y minerales de mayor pureza (>95%) a partir de corrientes residuales complejas, respectivas, de EELL, AEE y RCD.


Actualmente, Euskadi genera anualmente en torno a 5,8 millones de toneladas de residuos, de los cuales, solo poco más del 50 % son reciclados, el restante supone una pérdida estimada de 44 millones de euros en materiales que se envían a vertedero. Por otro lado, la industria vasca consume alrededor de 21 millones de toneladas de materias primas al año, de las que un 77% son importadas, estas materias primas constituyen de media un 61% de los costes de producción.


En este sentido en el marco del proyecto PRIEM+ se espera recuperar un volumen de recursos materiales por un valor superior a los 6 millones de euros, reduciendo en 40.000 t/año las fracciones de rechazo destinadas a vertedero. Asimismo, el impacto económico asociado a la explotación de las diferentes soluciones se estima en torno a 18 M€/año en concepto de nuevos ingresos para las empresas participantes y se esperan generar 40 nuevos empleos.


La replicación a escala de la CAPV de las herramientas desarrolladas en PRIEM+ puede implicar una reducción de recursos superior las 200.000 t/año además de una reducción de la huella de carbono en 29.564 t de CO2 equiv/año, asociada a la circularidad de recursos recuperados.


El proyecto PRIEM+ contribuirá a fortalecer la competitividad de la Ecoindustria vasca y el sector de la economía circular que en actualidad supone el 1,12% del Producto Interior Bruto vasco, con unos ingresos brutos anuales de 764 millones de euros y 18.463 empleos, el 2,08% del total de empleo en la CAPV.


Concretamente Semantic Systems ha trabajado en el caso de uso de Reydesa trabajando en dar respuesta tecnológica a la automatización de la mesa densimétrica, que, mediante elementos de visión artificial, puedan sustituir al control visual humano actual en aras de ajustar los parámetros de operación de dicha mesa densimétrica de manera óptima. Semantic aporta todo su expertise en dotar al sistema de inteligencia que permita recomendar e incluso llegar a actuar sobre la mesa en base a si se disponen de actuadores sobre la misma.


Semantic también participa en la integración de Smart contracts procedentes del registro, descomposición y transferencia de residuos, asegurando operaciones comunes como registro de pesajes, datos administrativos, registros de orden y datos de custodia, como específicas de cada corriente residual a través de BlockChain.

Información del proyecto

Fecha inicioAbril 2020

Fecha finDiciembre 2022

Líder de la propuesta

Semantic systems
Como especialista en el Big Data y las técnicas de minería de datos aplicados a procesos productivos industriales. Y como rol en aplicación de simulación de procesos productivos, permitiendo ejecutar la simulación y aplicando Sistemas de Soporte a la Toma de Decisión (DSS).
Líder de la propuesta Semantic systems

Participantes

Participante

SST Systems

Definición de los sensores de visión artificial y desarrollo de los algoritmos y los programas para análisis de datos y “deep learning” (Residuos EELL).

Participante

IKUSMEN

Definición de los sistemas de visión artificial y desarrollo de los algoritmos y los programas para análisis de imagen y “deep learning”. (Residuos AEE).

Participante

MASER Automatismos

Desarrollo de SW de análisis de imagen en las actividades de identificación y separación de materiales presentes en corrientes de residuos RCD.

Participante

SERIKA

Investigación y desarrollo del sistema de trazabilidad de proceso y de la tecnología blockchain asociada.

Participante

TRIENEKENS

Socio industrial. Caso de uso en residuos EELL.

Participante

REYDESA

Socio industrial. Caso de uso en residuos RAEE.

Participante

ENERLAN

Sentar las bases de conocimiento para crear el sistema ciberfísico para mejorar la eficiencia del tratamiento de RCD.

Participante

BELAKO

Diseño de los desarrollos aplicables a la separación de las fracciones minerales de mayor valor, durante el tratamiento de RCD.

Participante

OGERCO

Contribuciones a la inteligencia de los sistemas mono o multicanal, basados en espectroscopia, para la determinación automática de calidades de fracciones minerales recuperadas.

RVCTI

Fundación TECNALIA

Experto en tecnologías de computer vision e inteligencia artificial asociada, machine learning para optimización de procesos industriales, tecnología blockchain y soluciones holísticas de circularidad de recursos.

RVCTI

GAIKER

Transferencia de conocimiento de tecnología de visión y facilitación sus instalaciones piloto, con suficiente versatilidad de configuración.

RVCTI

Fundación INATEC

Desarrollo nuevas tecnologías dedicadas al reciclaje de materias primas secundarias y a la recuperación de los materiales contenidos en los residuos sólidos complejos.

RVCTI

ACLIMA

Lograr un mayor impacto en la comunicación de los resultados del proyecto e identificar oportunidades de explotación de las tecnologías y servicios PRIEM+.

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