Phd in ELECTRICAL, MATERIALS, RAW MATERIALS AND NANOTECHNOLOGY
ENGINEERING

Thesis title: Tecniche e procedure innovative per il monitoraggio e il riciclo dei rifiuti in plastica nell’economia circolare

Il controllo dell'inquinamento causato dalla plastica richiede un incremento delle politiche di gestione dei rifiuti, del tasso di riciclo e notevoli investimenti in infrastrutture e innovazione. In particolare, l'innovazione è un fattore chiave per la trasformazione della catena del valore della plastica e può contribuire a ridurre i costi delle tecnologie esistenti e a diffondere nuove soluzioni. Non a caso, la “Strategia europea per la plastica nell'economia circolare” esorta, per il conseguimento degli obiettivi principali, l’implementazione di soluzioni innovative per la gestione e selezione dei rifiuti in plastica al fine di prevenire lo smaltimento improprio nell’ambiente. Particolare attenzione viene rivolta all'inquinamento da microplastica sottolineando la necessità di misurare il loro potenziale impatto sulla salute e di sviluppare strumenti migliori per il monitoraggio ambientale. In quest’ottica, il presente elaborato è finalizzato all’individuazione di nuove tecnologie per il monitoraggio e il riciclo della plastica, con riferimento ad alcune categorie che destano particolare preoccupazione per gli impatti ambientali ad esse associati. Nello specifico, sono state affrontate due problematiche inerenti ai rifiuti in plastica, una di carattere prettamente ambientale e l’altra di carattere industriale, articolate in diversi casi di studio. La prima tematica di ricerca si colloca nell’ambito del monitoraggio dell’inquinamento da microplastiche in diversi comparti ambientali e, più in dettaglio, ha avuto una duplice finalità: i) la classificazione del plastic litter in litorali sabbiosi di diverse aree geografiche e in acque interne (nell’ambito del “Manta River Project” finanziato dall’Autorità di Bacino Distrettuale del Fiume Po) e ii) lo studio dei meccanismi che portano alla formazione delle microplastiche mediante una sperimentazione di degradazione artificiale di diverse tipologie di polimeri (condotta presso il Laboratorio di Diagnostica e Scienza dei materiali del Dipartimento di Economia, Ingegneria, Società e Impresa dell’Università della Tuscia di Viterbo). Per la caratterizzazione delle microplastiche è stato utilizzato, quale metodo innovativo e speditivo, l’imaging iperspettrale (HSI) nell’intervallo di lunghezze d’onda dell’infrarosso a onde corte (SWIR: 1000-2500 nm) combinato con tecniche chemiometriche, quali la Principal Component Analysis (PCA) e la Partial Least Square Discriminant Analysis (PLS-DA). Tali tecniche sono state impiegate in ambiente MATLAB® (Versione 9.3.0, The Mathworks, Inc.) tramite il software PLS_toolbox (versione 8.6; Eigenvector Research, Inc.). L’attività di ricerca condotta ha dimostrato che l’HSI può essere impiegato per il monitoraggio dell’inquinamento da microplastiche negli oceani, nei litorali e nei fiumi. La tipologia di polimero è stata identificata sviluppando modelli PLS-DA con un livello di complessità dipendente dalle caratteristiche dei campioni in esame. In tutti i casi, i risultati hanno mostrato che la procedura sviluppata può integrare e/o sostituire la più diffusa tecnica FT-IR (Fourier-transform infrared spectroscopy) per l’identificazione delle microplastiche risultando ugualmente efficace ma con un notevole risparmio di tempo. Infine, lo studio di invecchiamento artificiale ha permesso di comprendere il grado di degradazione dei polimeri esposti all’ambiente marino evidenziando il diverso comportamento dei campioni in polipropilene (PP) e in polistirene (PS), rispetto a quelli in polietilene (PE). La seconda tematica di ricerca ha avuto come oggetto il riciclo delle plastiche contenenti ritardanti di fiamma bromurati (BFRs), problematica estremamente attuale negli impianti di trattamento. La normativa prevede una soglia relativa al contenuto di bromo pari a 2000 mg/kg, oltre la quale gli scarti in plastica non possono essere riciclati; tuttavia, le tecnologie attualmente utilizzate negli impianti non sono del tutto efficienti nell’effettuare tale separazione. È stata pertanto condotta una sperimentazione su campioni di plastica provenienti dall’impianto di riciclo della Galloo Plastics (Halluin, Francia) di diversa tipologia, come televisori a tubo catodico (CRT), veicoli fuori uso e piccoli elettrodomestici. Per ciascuna di queste tipologie sono stati implementati modelli di classificazione ad hoc in grado di suddividere i polimeri in due classi in base al contenuto di bromo (High Br> 2000 mg / kg e Low Br <2000 mg / kg). Infine, è stato sviluppato un classificatore gerarchico PLS-DA a nove classi idoneo a identificare gli scarti simultaneamente per tipologia di polimero e per presenza dei BFRs. La sperimentazione effettuata ha dimostrato come l’utilizzo dell'HSI combinato a tecniche chemiometriche rappresenti una potente soluzione per identificare gli scarti in plastica contenenti BFRs, la cui elevata concentrazione ne ostacola la possibilità di utilizzo come materie prime secondarie. Dunque, l’attività svolta ha avuto come filo conduttore l’applicazione dell’HSI per la caratterizzazione di rifiuti in plastica catalogati come contaminanti emergenti. Adottando tale approccio sono stati ottenuti risultati estremamente soddisfacenti che possono essere considerati un importante punto di partenza per lo sviluppo di migliori strategie nell’ambito dell’economia circolare e nell’uso sostenibile delle risorse, contribuendo così al raggiungimento degli Obiettivi di sviluppo sostenibile (SDGs) dell'AGENDA 2030 delle Nazioni Unite. Ai fini dell’attività di ricerca condotta, sono di maggior rilevanza gli obiettivi: SDG12 (Garantire modelli sostenibili di produzione e di consumo) e SDG13 (Agire per il clima), per il risparmio di risorse non rinnovabili mediante riciclo e diminuzione degli impatti sull’ambiente; SDG14 (Vita sotto l’acqua) e SDG15 (Vita sulla terra), per conservare e utilizzare in modo sostenibile gli oceani, i mari e gli ecosistemi terresti nonché, in relazione ad una crescita economica sostenibile e ad un incremento dell’innovazione, gli obiettivi SDG8 (lavoro dignitoso e crescita economica) e SDG9 (Industria, innovazione e infrastrutture).