Управление опасностями, связанными с батареями, на объектах по переработке отходов: роль данных в реальном времени

Растущая сложность потоков отходов представляет собой растущий риск для переработчиков промышленных отходов. По мере того, как объем бытовой электроники, поступающей в систему отходов, растет, увеличивается и частота опасных инцидентов, включая пожары, взрывы и механические поломки. В частности, литий-ионные аккумуляторы стали постоянной и крайне нестабильной угрозой.

Проблемы с текущими методами обнаружения

В последние годы пожары, связанные со скрытыми опасными материалами, стали обычным явлением в отрасли отходов, в том числе на MRF. Согласно отчету RRS MRF о пожарах за 2023 год, в настоящее время на MRF по всей Северной Америке ежегодно происходит около 5000 пожаров. По мере роста страховых ставок и увеличения простоев в работе операторы предприятий сталкиваются с растущим давлением, требующим выявления опасностей до того, как они нанесут ущерб.

Однако многие объекты по-прежнему полагаются на устаревшие и недостаточные методы обнаружения опасности. Традиционные системы RGB-камер с трудом идентифицируют опасные объекты, которые зарыты под слоями материала на конвейерной ленте. Их неспособность проникать в поток отходов означает, что они часто полностью пропускают батареи, особенно те, которые встроены в бытовую электронику. Инфракрасные камеры, хотя и полезны для обнаружения тепловых сигнатур, обычно регистрируют угрозу только после того, как пожар уже вспыхнул. К этому моменту возможность предотвращения уже упущена, что приводит к рискам для объекта и увеличению страховых взносов.

Перспективные решения

Отрасль начинает осознавать, что эти реактивные инструменты поверхностного уровня больше недостаточны для масштабов и темпов современных потоков отходов. В результате передовые переработчики обращаются к рентгеновским системам с поддержкой ИИ, разработанным для устранения разрыва в видимости. Обученные на обширных наборах данных, модели машинного обучения могут обнаруживать и классифицировать нежелательные объекты, такие как литий-ионные аккумуляторы, топливные баки и герметичные канистры, даже если они частично скрыты или смешаны с другими отходами. Автоматически отмечая эти аномалии, предприятия получают возможность вмешиваться на ранней стадии и устранять угрозы до того, как они достигнут измельчителей, пресс-подборщиков или другого критически важного оборудования.

Помимо немедленного предотвращения инцидентов, эти системы генерируют подробный и доступный для поиска набор данных о составе входящего материала. Эти данные в реальном времени, продольные, открывают мощные идеи для улучшения работы, а также удовлетворяют растущий внешний спрос на прослеживаемость. Регуляторы, страховщики и партнеры по цепочке поставок все чаще ожидают от предприятий демонстрации того, что они проактивно управляют опасностями, а не просто реагируют на инциденты после их возникновения.

Это становится особенно важным с учетом расширения политики EPR. Поскольку производители несут ответственность за управление концом жизненного цикла своей продукции, они требуют от нижестоящих переработчиков более качественной отчетности и более точного отслеживания. Объекты, которые могут производить автоматизированные данные в режиме реального времени о материальных входящих материалах, включая опасные предметы, лучше оснащены для выполнения этих ожиданий соответствия. Вместо того чтобы полагаться на ручную выборку или обобщенные оценки, они могут предоставить подробную документацию о том, что именно было получено, как это было обработано и куда это было отправлено.

Основные характеристики для расширенной идентификации опасностей

Эффективные платформы должны включать рентгеновскую визуализацию, способную видеть сквозь окклюдированный материал, в сочетании с моделями ИИ, обученными на реальных данных по отходам и переработке, с продемонстрированной точностью в рабочих условиях. Системы должны предоставлять доступ к подробному журналу данных, поддерживающему внутренний анализ и внешние требования к отчетности. Настраиваемые механизмы оповещения также важны, позволяя объектам адаптировать системные ответы для соответствия существующим рабочим протоколам.

Стратегический актив

В этом меняющемся ландшафте данные в реальном времени становятся не просто инструментом безопасности — они становятся стратегическим активом. Предприятия, которые внедряют рентгеновскую технологию с поддержкой ИИ, позиционируют себя на передовой отрасли переработки, которая становится все более интеллектуальной, более прослеживаемой и более соответствующей требованиям производителей и нормативных актов. Они не только повышают повседневную безопасность и непрерывность работы, но и получают конкурентное преимущество на рынке, где подотчетность, точность и автоматизация быстро становятся стандартом.

Источник: https://wasteadvantagemag.com/managing-battery-hazards-in-waste-facilities-the-role-of-real-time-data/