Sistemi digitali avanzati: alla Scuola Sant’Anna di Pisa si avvia a conclusione il progetto europeo iSlag

Si avvia alla conclusione il progetto europeo iSlag, coordinato dalla Scuola Superiore Sant’Anna, di cui è responsabile Valentina Colla, ricercatrice dell’Istituto TeCIP (Telecomunicazioni, Informatica e Fotonica) e finanziato dalla Unione Europea nell’ambito della linea Research Fund for Coal and Steel (Rfcs), con l’intento di supportare un migliore riutilizzo delle scorie che derivano dal processo elettrico di produzione dell’acciaio, grazie ad una definizione precisa e veloce delle loro caratteristiche e all’esplorazione di nuovi percorsi di riuso, per facilitare l’applicazione di pratiche dette di “simbiosi industriale”, ovvero di interazione tra differenti acciaierie, per massimizzare il riutilizzo di risorse di solito considerate scarti.

  Le scorie rappresentano circa il 90 per cento dei sottoprodotti del ciclo siderurgico. Sono di diverse tipologie: alcune possono essere destinate alla produzione del cemento, altre utilizzate per purificare l’acqua, altre ancora possono essere sfruttate in forma di sabbia come riempimento per argini, cave in disuso, sottofondi stradali. La studio condotto con il progetto europeo iSlag consente di conoscere le caratteristiche e la composizione delle scorie, utilizzando metodi che consentiranno alle aziende di decidere in maniera tempestiva come utilizzarle. Quando si parla di scorie nel ciclo produttivo dell’acciaio il riferimento va a volumi considerati assai rilevanti, che occupano molto spazio nelle aree di stoccaggio, dove spesso si accumulano. Avere uno strumento che consenta di conoscere in anticipo le possibilità di riuso consentirebbe una migliore gestione delle destinazioni e delle movimentazioni all’interno delle aree di lavorazione.

  Grazie al progetto europeo iSlag sono stati raggiunti risultati significativi, come la realizzazione di dispositivi innovativi per la caratterizzazione delle scorie liquide e solide, strumenti di simulazione e predittivi che consentono di conoscere le caratteristiche e la composizione della scoria che uscirà da un certo ciclo produttivo prima ancora di iniziare la produzione. È stato anche sviluppato in un ambiente di programmazione “license-free” un modello che sfrutta un approccio che il team di ricerca definisce di “machine learning” e “modellazione fisica”. In pratica l’algoritmo, che affina i parametri della rete neurale sulla base di dati sperimentali, viene “aiutato” e “guidato”, considerando nella procedura di affinamento dei parametri interni anche relazioni che derivano dalla fisica e dalla chimica del processo. I modelli sono detti “computazionalmente efficienti” perché, una volta addestrati, riescono a fare il computo in pochissimo tempo e senza richiedere grosse risorse di calcolo.

  Le industrie potranno dunque disporre – grazie al progetto iSlag – di informazioni sulle caratteristiche delle scorie che potranno essere sfruttate dai sistemi di supporto alle decisioni, fornendo un ausilio agli operatori e ai gestori degli impianti, per una valorizzazione ottimale delle scorie all’interno e all’esterno del ciclo di produzione dell’acciaio. Il progetto supporta infatti l’implementazione di pratiche di economia circolare, concetto oggi ritenuto prioritario per l’intera industria dell’Unione Europea ed enfatizzato anche nell’Agenda Strategica di Ricerca della Piattaforma Tecnologica Europea dell’Acciaio (Estep) e della Clean Steel Partnership (Csp).