Chất thải phát sinh từ sản xuất xi măng và bê tông như bụi lò xi măng, hạt mịn từ bê tông tái chế, bê tông dư thừa và bùn thải có thể chứa các thành phần khoáng có giá trị để thu hồi và tái sử dụng. Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ nhà máy nhận diện đặc tính chất thải, lựa chọn hướng xử lý phù hợp và tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn tài nguyên này làm nguyên liệu hoặc nhiên liệu.
Ứng dụng AI trong quản lý chất thải trong sản xuất xi măng và bê tông đang mở ra hướng tiếp cận dựa trên dữ liệu cho quá trình thu hồi tài nguyên và giảm phát thải. Các công nghệ AI như học máy và công nghệ thị giác máy tính có thể kết hợp với dữ liệu từ cảm biến kết nối trong IIoT để đánh giá đặc tính khoáng vật, nhiệt trị, độ ẩm và các thông số liên quan trước khi lựa chọn phương án tái sử dụng.
Ứng dụng AI giúp phân loại, đánh giá và tối ưu thu hồi chất thải làm nguyên liệu, nhiên liệu trong sản xuất xi măng, góp phần giảm sử dụng tài nguyên và phát thải.
AI hỗ trợ nhận diện và phân loại chất thải
Các cơ sở sản xuất xi măng và bê tông phát sinh nhiều dòng chất thải và vật liệu dư thừa như bụi lò xi măng, hạt mịn từ bê tông tái chế, bê tông dư thừa, bùn thải và các vật liệu khoáng dư thừa. Một số dòng vật liệu này chứa canxi và các thành phần khoáng có thể được thu hồi để sử dụng trong sản xuất vật liệu xây dựng thay vì đưa đi chôn lấp.
AI có thể hỗ trợ phân tích đặc tính của chất thải cùng các điều kiện sản xuất để xác định khả năng tái sử dụng từng loại vật liệu. Dữ liệu từ cảm biến kết nối trong IIoT có thể cung cấp thông tin về thành phần và trạng thái vật liệu, trong khi công nghệ thị giác máy tính hỗ trợ nhận diện, phân loại các dòng chất thải. Các mô hình AI dựa trên học sâu cũng có thể được phát triển để tự động phân loại vật liệu theo những đặc tính đã xác định.
Khả năng phân loại có ý nghĩa quan trọng do thành phần chất thải không phải lúc nào cũng ổn định. Bụi lò xi măng chẳng hạn có thể chứa hàm lượng kiềm, sunfat hoặc clorua cao, khiến vật liệu cần được xử lý trước khi đưa trở lại quá trình sản xuất. Việc nhận diện chính xác thành phần và đặc tính của từng dòng vật liệu giúp xác định giới hạn sử dụng cũng như phương án xử lý phù hợp.
Một nghiên cứu công bố năm 2026 cho thấy phương pháp phân loại bằng dòng khí có thể tách hạt mịn từ bê tông tái chế thành các nhóm có đặc tính khoáng vật khác nhau. Những phân đoạn này có tiềm năng được sử dụng làm nguyên liệu cho sản xuất clinker hoặc vật liệu khoáng bổ sung. AI có thể hỗ trợ phân tích mối liên hệ giữa đặc tính khoáng vật và hướng sử dụng, đồng thời tối ưu hóa quá trình phân tách và xử lý bụi lò xi măng, hạt mịn bê tông và các dòng vật liệu liên quan.
Phân tích dữ liệu giúp tối ưu thu hồi nguyên liệu và nhiên liệu
Bên cạnh nhận diện và phân loại, AI có thể được sử dụng để dự báo lượng chất thải phát sinh dựa trên điều kiện sản xuất, thành phần nguyên liệu và các thông số vận hành. Khả năng dự báo giúp nhà máy chủ động hơn trong việc lập kế hoạch thu hồi và xử lý vật liệu.
Một nghiên cứu tại Pakistan đã sử dụng học máy để dự báo lượng chất thải bê tông phát sinh dựa trên dữ liệu thu thập từ hoạt động xây dựng. Kết quả cho thấy các thuật toán học máy có thể được sử dụng để ước tính lượng chất thải, qua đó hỗ trợ lập kế hoạch quản lý và tái sử dụng vật liệu.
AI cũng có thể hỗ trợ lựa chọn phương án thu hồi dựa trên nhiều tiêu chí cùng lúc, chẳng hạn chi phí, mức tiêu thụ năng lượng, chất lượng vật liệu sau xử lý và lượng phát thải carbon. Thay vì chỉ xác định chất thải có thể tái sử dụng hay không, các thuật toán tối ưu hóa có thể giúp so sánh nhiều phương án xử lý và lựa chọn hướng sử dụng phù hợp với điều kiện cụ thể của nhà máy.
Đối với nhiên liệu thay thế, các công nghệ AI có thể phân tích nhiệt trị, độ ẩm và những đặc tính khác của chất thải để hỗ trợ đánh giá khả năng phối trộn và sử dụng trong lò nung. Đây là cơ sở để kiểm soát chất lượng nhiên liệu thay thế và hạn chế những biến động có thể ảnh hưởng đến quá trình vận hành.
Một nghiên cứu năm 2025 đã sử dụng học máy để phân tích khả năng đồng xử lý chất thải rắn đô thị trong sản xuất xi măng, trong đó đánh giá tiềm năng giảm sử dụng than và giảm phát thải. Việc kết hợp dữ liệu về đặc tính chất thải với các thông số vận hành giúp AI có thể đánh giá nhiều kịch bản sử dụng nhiên liệu khác nhau, từ đó hỗ trợ tối ưu hóa quá trình thu hồi năng lượng.
AI hỗ trợ sản xuất tuần hoàn nhưng vẫn cần kiểm soát kỹ thuật
Khi dữ liệu về sản xuất, chất thải và tài nguyên được kết nối, AI có thể được tích hợp với bản sao số của quá trình sản xuất để hỗ trợ quản lý dòng vật liệu. Hệ thống có thể đồng thời theo dõi điều kiện sản xuất, lượng chất thải phát sinh và khả năng thu hồi, từ đó đưa ra các phương án sử dụng vật liệu phù hợp với yêu cầu sản xuất và nguồn cung.
Một số nghiên cứu đã xem xét khả năng kết hợp hoạt động tái chế bê tông với sản xuất xi măng. Trong đó, chất thải bê tông siêu mịn có thể được sử dụng thay thế một phần nguyên liệu phối liệu. AI có thể hỗ trợ đánh giá đặc tính của vật liệu đầu vào, xác định tỷ lệ sử dụng và theo dõi tác động của phương án này đến quá trình sản xuất.
Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong quản lý và thu hồi chất thải vẫn đối mặt với các yêu cầu về kinh tế, kỹ thuật và quy định. Thành phần chất thải có thể thay đổi theo nguồn phát sinh và điều kiện sản xuất, đồng thời có nguy cơ lẫn các tạp chất không mong muốn. Những biến động này đòi hỏi dữ liệu đầu vào phải đủ lớn, có chất lượng và được cập nhật thường xuyên để các mô hình AI đưa ra kết quả đáng tin cậy.
AI cũng không thể thay thế hoàn toàn kinh nghiệm của đội ngũ kỹ thuật. Trong những trường hợp xuất hiện biến động bất thường về nguyên liệu hoặc chất thải, quyết định vận hành vẫn cần dựa trên đánh giá của con người nhằm bảo đảm an toàn, độ tin cậy và tuân thủ các yêu cầu kỹ thuật.
Việc kết hợp học máy, công nghệ thị giác máy tính, IIoT và phân tích dự báo có thể tạo thêm công cụ để ngành xi măng nâng cao khả năng thu hồi và sử dụng chất thải. Khi được triển khai cùng hệ thống kiểm soát kỹ thuật phù hợp, các công nghệ này có thể hỗ trợ biến một phần chất thải thành nguồn nguyên liệu hoặc nhiên liệu, qua đó giảm nhu cầu sử dụng tài nguyên nguyên sinh và góp phần giảm phát thải trong sản xuất xi măng.
Nguồn tham khảo: AI for turning cement waste into valuable resources, Linkedin.
Cem.Info
