Ein internationales Forschungsteam hat mit Beteiligung des Max-Planck-Instituts für Nachhaltige Materialien ein KI-gestütztes Verfahren entwickelt, mit dem sich Verunreinigungen in Metallschrott gezielt für die Herstellung leistungsfähiger Legierungen nutzen lassen.
Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Science Advances veröffentlichten und zeigen neue Möglichkeiten für die hochwertige Verwertung von Metallschrott.
Schwankende Materialzusammensetzungen und unerwünschte Begleitelemente stellen beim Metallrecycling eine Herausforderung dar. Häufig wird Primärmetall zugesetzt, um die Konzentration störender Elemente zu reduzieren. Der neue Forschungsansatz verfolgt einen anderen Weg: Mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens lassen sich geeignete Begleitelemente im Metallschrott identifizieren und gezielt für die Entwicklung neuer Recyclinglegierungen mit verbesserten Materialeigenschaften nutzen.
Als Modellwerkstoff untersuchten die Forschenden Gusseisen mit Kugelgraphit (Sphäroguss). Von 17 KI-gestützt entwickelten Legierungsvarianten zeigten 14 besonders günstige Kombinationen aus Festigkeit und Verformbarkeit. Bei vergleichbarer Bruchdehnung konnte die Zugfestigkeit um bis zu 15,2 Prozent gesteigert werden. Bei vergleichbarer Zugfestigkeit verbesserte sich die Bruchdehnung um bis zu 73,2 Prozent. Die Herstellungskosten lagen nach Angaben des Forschungsteams rund acht Prozent unter denen eines konventionellen Verfahrens, bei dem Metallschrott mit Primäreisen vermischt wird.
Die Forschenden wollen den Ansatz künftig auch auf recycelte Stähle sowie Aluminium- und Kupferlegierungen übertragen.
Quelle und weitere Informationen: Max-Planck-Institut für Nachhaltige Materialien GmbH
