En lugar de eliminar las impurezas de los residuos metálicos, los investigadores han descubierto cómo aprovecharlas para fabricar materiales de alto rendimiento.
- ♻️ Chatarra 100 % reciclada: las nuevas aleaciones pueden fabricarse utilizando exclusivamente residuos metálicos.
- 🤖 Inteligencia artificial: un sistema de aprendizaje automático identifica las composiciones y condiciones de fabricación más prometedoras.
- 🔬 14 nuevas aleaciones: los investigadores obtuvieron materiales con combinaciones especialmente favorables de resistencia y ductilidad.
- 💪 Mejores prestaciones: hasta un 15,2 % más de resistencia a la tracción o un 73,2 % más de alargamiento antes de la rotura, según la comparación realizada.
- 💰 Menores costes: el proceso permitió reducir un 8,1 % los costes de fabricación frente al método convencional evaluado.
Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de transformar chatarra metálica en nuevas aleaciones de alto rendimiento sin necesidad de añadir metales vírgenes. La tecnología aprovecha las impurezas presentes en los residuos, tradicionalmente consideradas un inconveniente, para mejorar las propiedades mecánicas de los materiales reciclados y reducir los costes de fabricación.
Convertir las impurezas en una ventaja
El reciclaje de metales desempeña un papel fundamental en la descarbonización industrial. Sin embargo, existe un problema que limita el aprovechamiento de determinados residuos: la composición química de la chatarra no siempre es uniforme.
Cuando se funden piezas metálicas procedentes de diferentes productos, pueden aparecer elementos que alteran el comportamiento del material resultante. Estas impurezas dificultan la obtención de aleaciones que cumplan los exigentes requisitos mecánicos de sectores como la automoción, la construcción o la fabricación de maquinaria.
Tradicionalmente, una de las soluciones consiste en añadir metales primarios para diluir los elementos no deseados y ajustar la composición química.
Este procedimiento permite controlar mejor las propiedades del producto final, pero también obliga a consumir materias primas cuya extracción y transformación requieren cantidades considerables de energía.
Investigadores de la Universidad Jiao Tong de Shanghái, la Universidad de la Ciudad de Hong Kong, la Universidad de Ciencia y Tecnología del Este de China, la Universidad Central del Sur y el Instituto Max Planck de Materiales Sostenibles han planteado una alternativa.
En lugar de intentar eliminar o diluir todas las impurezas, proponen diseñar aleaciones capaces de aprovecharlas como elementos útiles.
El resultado es una nueva estrategia para desarrollar materiales metálicos reciclados que los científicos denominan dirty alloys, una expresión que puede traducirse como «aleaciones impuras».
Cómo funciona la inteligencia artificial que diseña las nuevas aleaciones
La principal innovación no consiste en una nueva máquina de fundición, sino en un método computacional que relaciona la composición química de los metales y sus condiciones de procesamiento con las propiedades mecánicas que se desean obtener.
El sistema combina algoritmos de búsqueda con redes neuronales entrenadas mediante datos experimentales.
Su funcionamiento sigue varias etapas:
- Análisis de materiales existentes. El sistema parte de una base de datos que contiene información sobre composiciones metálicas, procesos de fabricación y propiedades mecánicas.
- Generación de nuevas combinaciones. Un algoritmo de búsqueda en árbol propone diferentes formulaciones y modifica parámetros como las temperaturas y los tiempos de procesamiento.
- Predicción de propiedades. Las redes neuronales estiman la resistencia a la tracción y la capacidad de deformación de cada propuesta antes de su fabricación.
- Selección de candidatos. Un segundo modelo examina las formulaciones más prometedoras y ayuda a identificar cuáles merecen ser sometidas a pruebas físicas.
- Validación experimental. Los investigadores fabrican los materiales seleccionados, comprueban sus prestaciones y utilizan los resultados para mejorar las siguientes predicciones.
Esta última etapa es especialmente importante porque convierte el procedimiento en un sistema de aprendizaje iterativo.
Cada nuevo experimento proporciona información que permite perfeccionar el diseño de las siguientes aleaciones, reduciendo la dependencia de los métodos tradicionales de ensayo y error.
Además, el modelo puede trabajar directamente con datos de composición y procesamiento sin depender excesivamente de descripciones detalladas de la microestructura interna de cada material.
Los resultados: materiales reciclados más resistentes y deformables
Para comprobar la eficacia del procedimiento, los investigadores eligieron la fundición dúctil, un material basado en hierro que destaca por su capacidad para soportar determinadas impurezas y por su importancia industrial.
Su producción mundial ronda los 120 millones de toneladas anuales, lo que convierte a este material en un candidato relevante para explorar nuevas estrategias de reciclaje.
El sistema propuso 17 diseños experimentales, que posteriormente fueron fabricados y sometidos a pruebas.
De ellos, 14 presentaron combinaciones de resistencia y ductilidad que se situaron entre las mejores del conjunto de referencia de fundiciones recicladas.
Los resultados mostraron dos posibilidades especialmente interesantes.
Por un lado, algunas composiciones consiguieron aumentar la resistencia a la tracción hasta un 15,2 % manteniendo un alargamiento comparable.
Por otro, determinadas formulaciones permitieron incrementar el alargamiento antes de la rotura hasta un 73,2 % sin reducir de forma significativa la resistencia a la tracción respecto a los materiales de referencia.
Conviene distinguir ambas mejoras: no significa que todas las aleaciones aumentaran simultáneamente su resistencia un 15,2 % y su ductilidad un 73,2 %. Son resultados correspondientes a diferentes comparaciones dentro del estudio.
Desde el punto de vista de la ingeniería de materiales, esta combinación resulta relevante porque resistencia y ductilidad suelen presentar compromisos difíciles de resolver.
Un material puede soportar grandes esfuerzos, pero resultar demasiado frágil para determinadas aplicaciones. En otros casos, puede deformarse considerablemente sin romperse, aunque su resistencia sea insuficiente.
La investigación demuestra que es posible encontrar composiciones recicladas con un equilibrio especialmente favorable entre ambas propiedades.
Un ahorro económico con importantes implicaciones ambientales
El interés de esta tecnología va más allá de las prestaciones mecánicas.
La fabricación primaria de metales exige operaciones como la extracción de minerales, su preparación y distintos tratamientos metalúrgicos que pueden tener una elevada huella energética y climática.
En cambio, recuperar metales existentes permite evitar parte de estas operaciones.
El Instituto Max Planck señala que la producción mundial de metales alcanza aproximadamente 2.000 millones de toneladas anuales, lo que ilustra la magnitud del sector y la importancia de reducir su impacto ambiental.
La nueva estrategia podría contribuir a ese objetivo mediante un mayor aprovechamiento de residuos metálicos de composición variable.
Su principal ventaja ambiental es que reduce la necesidad de incorporar materias primas vírgenes para corregir las impurezas de la chatarra.
No obstante, la investigación no establece un porcentaje universal de reducción de emisiones de CO₂ para todas las aleaciones obtenidas. El beneficio climático concreto dependerá, entre otros factores, del origen de la chatarra, la energía empleada en la fundición y las condiciones industriales de fabricación.
También será necesario comprobar cómo se comporta el procedimiento cuando se traslade desde los experimentos de investigación a instalaciones productivas de mayor escala.
¿Podría utilizarse también para reciclar acero, aluminio y cobre?
Aunque la validación experimental se ha realizado con fundición dúctil, los investigadores consideran que el método podría adaptarse a otras familias de aleaciones.
Entre las posibilidades identificadas destacan los aceros reciclados y las aleaciones de aluminio y cobre.
Esta ampliación tendría especial interés para la transición energética.
El cobre es esencial en motores eléctricos, generadores, transformadores y redes de distribución. El aluminio se utiliza en estructuras ligeras, vehículos, sistemas eléctricos y componentes de instalaciones renovables. Por su parte, los aceros son fundamentales para fabricar infraestructuras energéticas, maquinaria y estructuras industriales.
La posibilidad de producir aleaciones de altas prestaciones con una mayor proporción de residuos contribuiría a reducir la demanda de materiales primarios y la dependencia de determinadas cadenas de suministro.
Sin embargo, la aplicación del método a estos otros metales todavía requiere validación experimental específica. Los resultados obtenidos con fundición dúctil no pueden extrapolarse automáticamente a cualquier aleación.
Hacia fábricas capaces de diseñar materiales reciclados de forma autónoma
Uno de los próximos objetivos de los científicos consiste en combinar esta estrategia con plataformas experimentales automatizadas y sistemas de inteligencia artificial formados por varios agentes especializados.
En un escenario de este tipo, diferentes herramientas podrían encargarse de diseñar composiciones, planificar experimentos, controlar determinados parámetros de fabricación e interpretar los resultados.
El proceso permitiría adaptar las formulaciones a las características reales de cada lote de chatarra.
Esta capacidad sería especialmente útil porque los residuos metálicos disponibles en una planta de reciclaje pueden variar considerablemente de un suministro a otro.
En lugar de exigir que todos los materiales de entrada presenten una composición prácticamente idéntica, los sistemas de diseño podrían buscar formulaciones compatibles con los recursos disponibles.
Se trata todavía de una perspectiva de desarrollo, no de una tecnología industrial completamente autónoma y comercializada.
El avance, publicado en la revista científica Science Advances, apunta hacia un cambio importante en la forma de entender el reciclaje metalúrgico: pasar de intentar eliminar todas las impurezas a estudiar cómo aprovecharlas para fabricar materiales de mayor valor añadido.
Más información: From scrap to prime: Designing high-performance alloys from dirty feedstocks with machine learning
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