La méthode d’identification des « empreintes digitales » du sable utilisé dans la construction permettrait de certifier sa provenance
SupplyChainDive commente le procédé mis au point par une équipe de recherche qui pourrait contribuer à une meilleure traçabilité de l’approvisionnement en sable. Cette innovation pourrait fortifier les programmes de certification dans un contexte d’inquiétudes concernant l’approvisionnement illicite en provenance de zones sensibles.
En effet, les scientifiques Zachary Sickmann, de l’Université du Texas, Nicholas Lammers, de l’Université de Californie à Berkeley, ainsi qu’Aurora Torres, de l’Université d’Alicante en Espagne, ont élaboré des méthodes pour saisir les « empreintes digitales » du sable utilisé pour la construction, qui est l’une des ressources naturelles les plus demandées au monde. En utilisant des échantillons de béton provenant du Texas, l’équipe de recherche a pu identifier l’origine du sable à l’aide d’une analyse granulométrique et de méthodes géologiques conventionnelles recourant à des tests visuels et chimiques, ainsi qu’à une forme d’analyse d’images.
SupplyChainDive note que même si le sable en provenance du Texas n’est pas particulièrement complexe sur le plan géologique, l’analyse d’empreintes pourrait s’avérer très efficace sur les sables provenant de zones géologiquement plus différentes. Ce serait le cas, par exemple, des sables provenant de pays comme le Bangladesh, le Myanmar, le Laos et la Malaisie, qui sont plus complexes sur le plan géologique.
La valeur du procédé conçu par les scientifiques se trouve dans son potentiel de fortifier les activités de certification. Puisque les méthodes élaborées ne nécessitent aucune observation directe, elles auraient le potentiel de soutenir les programmes de traçabilité et de certification. Cela pourrait par conséquent améliorer la surveillance des zones où l’on soupçonne qu’il y a des situations inquiétantes concernant l’approvisionnement illégal, illicite ou simplement inconnu du sable de construction.
Cela semble particulièrement pertinent pour les pays mentionnés plus haut, qui sont également de grands consommateurs de granulats de construction et qui, apparemment, sont aux prises avec des conflits liés à l’exploitation du sable et en subissent des problèmes d’approvisionnement. À ce propos, SupplyChainDive note que les chercheurs ont découvert que la variabilité des sables provenant de mines rapprochées dans la même vallée fluviale était préservée tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
Grâce à cela, il serait donc possible, dit-on, d’élaborer un système de certification exclusive à un site d’exploitation de sable. On pourrait ainsi signaler une extraction non autorisée dans des zones plus sensibles où l’extraction du sable pourrait être illégale, comme les canaux fluviaux actifs.
Étant donné que le coût peut être un obstacle à l’adoption de n’importe quelle méthode de traçabilité, l’équipe de scientifiques a également exploré l’utilisation de l’apprentissage automatique. Ainsi, il serait possible de prédire la provenance des échantillons à l’aide de photos de sable prises avec un téléphone intelligent et d’un programme qui pourrait être exécuté sur un ordinateur portable.
SupplyChainDive commente le procédé mis au point par une équipe de recherche qui pourrait contribuer à une meilleure traçabilité de l’approvisionnement en sable. Cette innovation pourrait fortifier les programmes de certification dans un contexte d’inquiétudes concernant l’approvisionnement illicite en provenance de zones sensibles.
En effet, les scientifiques Zachary Sickmann, de l’Université du Texas, Nicholas Lammers, de l’Université de Californie à Berkeley, ainsi qu’Aurora Torres, de l’Université d’Alicante en Espagne, ont élaboré des méthodes pour saisir les « empreintes digitales » du sable utilisé pour la construction, qui est l’une des ressources naturelles les plus demandées au monde. En utilisant des échantillons de béton provenant du Texas, l’équipe de recherche a pu identifier l’origine du sable à l’aide d’une analyse granulométrique et de méthodes géologiques conventionnelles recourant à des tests visuels et chimiques, ainsi qu’à une forme d’analyse d’images.
SupplyChainDive note que même si le sable en provenance du Texas n’est pas particulièrement complexe sur le plan géologique, l’analyse d’empreintes pourrait s’avérer très efficace sur les sables provenant de zones géologiquement plus différentes. Ce serait le cas, par exemple, des sables provenant de pays comme le Bangladesh, le Myanmar, le Laos et la Malaisie, qui sont plus complexes sur le plan géologique.
La valeur du procédé conçu par les scientifiques se trouve dans son potentiel de fortifier les activités de certification. Puisque les méthodes élaborées ne nécessitent aucune observation directe, elles auraient le potentiel de soutenir les programmes de traçabilité et de certification. Cela pourrait par conséquent améliorer la surveillance des zones où l’on soupçonne qu’il y a des situations inquiétantes concernant l’approvisionnement illégal, illicite ou simplement inconnu du sable de construction.
Cela semble particulièrement pertinent pour les pays mentionnés plus haut, qui sont également de grands consommateurs de granulats de construction et qui, apparemment, sont aux prises avec des conflits liés à l’exploitation du sable et en subissent des problèmes d’approvisionnement. À ce propos, SupplyChainDive note que les chercheurs ont découvert que la variabilité des sables provenant de mines rapprochées dans la même vallée fluviale était préservée tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
Grâce à cela, il serait donc possible, dit-on, d’élaborer un système de certification exclusive à un site d’exploitation de sable. On pourrait ainsi signaler une extraction non autorisée dans des zones plus sensibles où l’extraction du sable pourrait être illégale, comme les canaux fluviaux actifs.
Étant donné que le coût peut être un obstacle à l’adoption de n’importe quelle méthode de traçabilité, l’équipe de scientifiques a également exploré l’utilisation de l’apprentissage automatique. Ainsi, il serait possible de prédire la provenance des échantillons à l’aide de photos de sable prises avec un téléphone intelligent et d’un programme qui pourrait être exécuté sur un ordinateur portable.