SIC-QUAM – Sviluppo di un sistema di imaging chimico per l’identificazione e la valutazione quantitativa in situ del contenuto di fibre di amianto in MCA  

Progetto realizzato con il determinante contributo di INAIL
Bando Ricerche in Collaborazione (INAIL-BRiC 2022)

La discriminazione delle diverse fibre di amianto (Crisotilo, Crocidolite, Tremolite, Amosite, Antofillite, Actinolite) presenti in MCA  (Materiale Contenente Amianto) artificiali e NOA (Natural-Occurring Asbestos) può essere ottenuta utilizzando la spettroscopia molecolare Raman e/o NIR-SWIR, mentre il loro riconoscimento mediante la tecnica elementale LIPS (Laser Induced Plasma Spectroscopy) è stato solo preliminarmente dimostrato su campioni di riferimento.

In SIC-QUAM, si intende ottimizzare l’efficienza analitica della spettroscopia NIR-SWIR e LIPS al fine di sviluppare un sistema portatile di imaging chimico a scansione che permetta di ricavare informazioni qualitative e quantitative sulle fibre di amianto presenti in un dato MCA o NOA, in situ, senza prelievo e preparazione di campioni. Lo strumento innovativo che si prevede di realizzare e validare sarà in grado di fornire mappe della distribuzione superficiale di fibre di amianto su aree dell’ordine del centimetro quadro, utili a estrarre corrispondenti informazioni quantitative.

 

Partenariato

CNR-IFAC 

Consiglio Nazionale delle Ricerche – Istituto di Fisica Applicata “Nello Carrara”

UNISI-DSFTA

Università di Siena – Dipartimento di Scienze Fisiche, della Terra e dell’Ambiente

INAIL-DIT

Dipartimento innovazioni tecnologiche e sicurezza degli impianti, prodotti e insediamenti antropici

In collaborazione con INAIL-DIT, CNR-IFAC cura lo sviluppo della strumentazione fotonica innovativa NIR-SWIR e LIPS e dei relativi metodi applicativi, mentre il partner UNISI-DSFTA supporta un tale avanzamento tecnologico attraverso la caratterizzazione mineralogica e petrografica di campioni di MCA artificiali (come cemento-amianto e altro) e di rocce con asbesto (NOA: serpentiniti e anfiboli). Un tale approccio tradizionale è cruciale per l’allestimento, finalizzazione e validazione del nuovo sistema di identificazione e quantificazione di fibre di amianto.

Per informazioni:

Dott. Salvatore Siano, S.Siano@ifac.cnr.it