Het karakteriseren v grote volumes heterogeen, granulair materiaal vormt een aanzienlijke uitdaging, mn voor kritieke grondstoffen (Critical Raw Materials, CRM’s) zoals ertsen en industriële reststromen. Materiaaleigenschappen zoals deeltjesgrootte, -vorm, dichtheid en samenstelling kunnen leiden tot segregatie en inhomogene stroming, waardoor representatieve bemonstering en analyse worden bemoeilijkt.

nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van CRM-karakterisering

SMART-LIBS beoogt de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van CRM-karakterisering onder reële industriële omstandigheden verbeterd door de nadruk te leggen op het modelleren van het materiaalgedrag. Dmv simulaties van granulaire stromingen worden segregatiepatronen en de effecten van materiaaleigenschappen zichtbaar. Inzichten uit deze simulaties zullen strategieën ondersteunen voor representatieve bemonstering, waaronder de optimale locaties voor LIBS (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) metingen. Validatie door middel van een vereenvoudigde labopstelling zal worden uitgevoerd om deze strategieën en de fundamentele kennis verder te ontwikkelen.

SMART-LIBS draagt bij aan de circulaire economie door de identificatie en terugwinning van CRM’s uit secundaire bronnen te verbeteren en ondersteunt zo de Europese doelstellingen voor grondstoffen­efficiëntie. De integratie van DEM-simulaties met sensor­metingen zal simulation-informed engineering en smart industry verder vooruithelpen. Uiteindelijk zal het project een gevalideerd simulatie­raamwerk en een laboratorium­opstelling opleveren, waarmee de weg wordt vrijgemaakt naar efficiëntere en betrouwbaardere materiaal­verwerking, grondstoffen­terugwinning en verdere innovatie in digitaal gedreven industriële automatisering.