플라스틱 폐기물은 우리의 바다를 질식시키고 있으며, 매년 8 백만 미터의 물이 물에 들어가고 있습니다. 이 위기는 플라스틱이 전체 먹이 사슬에 침투하면서 해양 깊이에서 인간 건강에 이릅니다.

바다에 도달하기 전에 폐기물을 가로 채기 위해 강 전류를 사용하면 수집 노력이 크게 줄어들 기 때문에 해양 오염에 대한 효율적인 솔루션을 제공합니다. 그러나 다양한 기술 탐사에도 불구하고 포괄적 인 상업용 솔루션은 아직 등장하지 않았습니다.

CleanCoastline NGO는이 문제에 직면하기로 결정했으며 CT에 대한 기술적 해결책을 찾는 사명을 맡겼습니다. 지속 가능한 개발에 대한 약속의 일환으로 CT는 시스템의 설계 및 개발에 대한 작업을 시작했습니다. 파편 포함 및 포획 강과 다른 채널 및 해양 환경에서도.

이 이니셔티브는 지명되었습니다 Repera(강에서 플라스틱 썰매를 자율적으로 검색) 및 주요 목표는 물리적 장벽과 기포를 사용하여 강 폐기물을 효율적으로 회수하여 폐기물을 감지하고 리디렉션하고 수집하는 자율 시스템의 실험 개념 모델을 설계하고 개발하는 것입니다. 바다에 도달하기 전에 물.

• a를 사용하는 시스템 수동 플로팅 장벽 그것은 플라스틱을 유지하고 리디렉션하는 동안 강 통행을 허용하는 기포 장벽;
• 자율, 원격 제어 및 예측 작업을위한 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝 기술 활용;
• 매우 효율적인, 지속 가능한 에너지 원에 의해 구동, 폐기물을 탐지, 수집 및 리디렉션하는 데 능숙합니다.
• 확장 가능, 이 개념 모델은 미래의 시스템의 기초가 될 것입니다.
• 다목적, 시스템은 내륙 수로 및 강어귀, 해안 해양 지역 등과 같은 위치의 위치 유형에 따라 기포 컬럼 또는 물리적 장벽 또는 둘 다로 작용할 수 있으므로

Repera 프로젝트는 모든 것을 포괄하는 완전한 시스템의 요구와 행동을 연구하고 있습니다. 녹색 에너지 생성 버블 커튼을 만들고 폐기물 수집 및 추출 (플라스틱뿐만 아니라 특정 유형의 기름진 폐기물을 포함 할 수 있음) 및. 감각 장비 및 A의 생성 가상 모델 시스템의.

프로젝트의 파괴적인 특성은 할 수있는 솔루션을 개발하는 데 있습니다 예측 다양한 문제와 촉진 의사 결정 기반 인공 지능 알고리즘 시스템 구성 요소에 설치된 센서에서 얻은 데이터를 읽고 분석하는 것.

또한 공기, 물 및 고체 구조가 관련되어 있기 때문에 CT 전문가는 사용했습니다 CFD (계산 유체 역학) 수치 분석/계산 및 실험 테스트를위한 전략, 시스템과 작동 할 환경 간의 다상 유체 구조 상호 작용을 복제하고 분석하기위한 전략

그러한 해결책의 개발은 폐기물 관리를 혁신하고 오염의 맹공격으로부터 해양 환경을 보호하여 환경 보존 및 지속 가능한 관행을위한 유망한 길을 보여줄 수 있습니다.