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Riconoscimento e caratterizzazione di materiali contenenti amianto mediante analisi d’immagine iperspettrale

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L’Inail pubblica una fact sheet finalizzata a diffondere conoscenze di supporto alle “attività di mappatura e riconoscimento dei Materiali Contenenti Amianto (MCA), descrivendo le  nuove procedure di riconoscimento e caratterizzazione di tali materiali mediante l’impiego di tecnologie innovative non invasive e non distruttive.

> Riconoscimento e caratterizzazione di materiali contenenti amianto mediante analisi d’immagine iperspettrale

La definizione delle nuove procedure
  • Si è proceduto alla mappatura 2D delle superfici dei MCA mediante analisi in micro fluorescenza a raggi X (micro-XRF) e Imaging Iperspettrale (HSI).
  • Sono state analizzate diverse tipologie di MCA, caratterizzati da matrici di diversa natura (cementizie, resinoidi, cellulosiche, etc.) e provenienza (da cantieri di bonifica in diverse Regioni) e dalla presenza di differenti tipologie di minerali di amianto (crisotilo, crocidolite, amosite, tremolite, antofillite, actinolite).
  • I campioni investigati sono stati prelevati dall’Inail principalmente presso Siti da bonificare di Interesse Nazionale (SIN) e preparati nei propri Laboratori per l’Analisi delle Matrici Ambientali  (LAMA).
  • I suddetti campioni sono stati successivamente acquisiti e analizzati presso il Laboratorio RawMaLab del Dipartimento di Ingegneria Chimica Materiali Ambiente (DICMA) dell’Università di Roma “La Sapienza”.

L’HSI applicata al riconoscimento di MCA si presenta  molto vantaggiosa in quanto:

  • non comporta né la preparazione né la distruzione del campione,
  • la analisi può avvenire senza contatto diretto, quindi con modalità molto più sicure rispetto ad altre tecniche  utilizzate
  • non richiede la presenza di un operatore esperto una volta sviluppato e messo a punto il modello di classificazione
  • permette anche una riduzione dei costi e dei tempi di analisi.

L’HSI può quindi, secondo i ricercatori che hanno messo a punto la nuova metodologia, “rappresentare una potenziale soluzione per la caratterizzazione e classificazione di MCA sia di origine antropica che naturale”, fornendo i risultati in tempo reale.

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