RICONOSCIMENTO E CARATTERIZZAZIONE DI MATERIALI CONTENENTI AMIANTO MEDIANTE MICROFLUORESCENZA A RAGGI X

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2017

RICONOSCIMENTO E CARATTERIZZAZIONE DI MATERIALI CONTENENTI AMIANTO

MEDIANTE MICROFLUORESCENZA A RAGGI X

2019

PREMESSA

Nell’ambito del Bando di Ricerca in Collaborazione Inail (BRIC ID 58 - Programma Speciale Amian- to) “Riconoscimento e caratteriz- zazione di materiali contenenti amianto a scala di laboratorio mediante analisi d’immagine iper- spettrale e correlazione con le informazioni estraibili da telerilevamento di prossimità e remoto (aereo e satellita- re)” sono state sviluppate e messe a punto nuove proce- dure di riconoscimento e caratterizzazione di Materiali Contenenti Amianto (MCA) mediante l’impiego di tecno- logie innovative non invasive e non distruttive. In particolare, si è proceduto alla mappatura 2D delle superfi ci dei MCA mediante analisi in microfl uorescenza a raggi X (micro-XRF) ed imaging iperspettrale (HSI). Sono state analizzate diverse tipologie di MCA, caratterizzati da matrici di diversa natura (cementizie, resinoidi, cellulosi- che, etc.) e provenienza (da cantieri di bonifi ca in diverse Regioni) e dalla presenza di diﬀ erenti tipologie di minerali di amianto (crisotilo, crocidolite, amosite, tremolite, antofi llite, actinolite). I campioni investigati sono stati prelevati dall’Inail principalmente presso Siti da bonifi - care di Interesse Nazionale (SIN) e preparati nei propri Laboratori per l’Analisi delle Matrici Ambientali (LAMA).

I suddetti sono stati successivamente acquisiti e analiz- zati presso il Laboratorio RawMaLab del Dipartimento di Ingegneria Chimica Materiali Ambiente (DICMA) della Sapienza Università di Roma.

MICRO-XRF: PRINCIPI FISICI E IMPOSTAZIONI

OPERATIVE PER L’ACQUISIZIONE DELLE MAPPE DI MCA I campioni di MCA sono stati posti, per motivi di sicurezza, all’interno di contenitori a tenuta. Un’accurata sperimentazione volta ad individuare porta-campioni che minimizzassero possibili eﬀ etti di interferenza spettrale nelle misure compiute a raggi X, ha portato all’impiego di capsule Petri di tipo Duroplan® sigillate con un fi lm di polietilene dello spessore di 0.01 mm.

I MCA ivi rinchiusi e sigillati, sono stati successivamente analizzati mediante micro-XRF M4 Tornado (Bruker®), al fi ne di ottenere mappe di distribuzione superfi ciale degli elementi chimici. Si è procedu- to all’esplorazione della superfi cie dei campioni, con un’area massima di scansione di 330 x 170 mm, mediante un fascio di raggi X primario, accelerato e con- vogliato attraverso un’ottica policapillare. Ciò avviene tramite un specifi co sistema di rilevazione dei raggi X del tipo Silicon-Drift-Detector (SDD) e relativo hardwa- re/software per l’acquisizione, la gestione e l’elabora- zione delle informazioni.

Le radiazioni X rilevate sono dovute alle transizioni elet- troniche che avvengono quando gli elettroni degli strati più interni degli atomi (strati K, L, M, ecc.) vengono espulsi e si verifi ca il successivo riempimento del posto lasciato vacante da parte degli elettroni che si trovano negli strati limitrofi più esterni. È possibile stabilire una relazione fra intensità delle righe caratteristiche rilevate dall’analisi e la concentrazione degli elementi (% in peso) presenti nel campione.

Per la messa a punto della metodica (calibrazione ener- getica) viene utilizzato uno standard di Zr a spessore noto montato su un supporto in ottone. Al fi ne di identifi care anche gli elementi leggeri, si procede all’acquisizione dei campioni realizzando nella camera condizioni di “basso vuoto” (25 mbar). Per ogni campione di MCA si è proceduto ad eﬀ ettuare 3 scansioni con 2 diverse risoluzioni, la prima tra 80 e 100 μm/pixel (in funzio- ne degli attributi tessiturali: maggiore la complessità tessiturale, maggiore la risoluzione) per identifi care le fi bre e fasci di amianto di più grandi dimensioni e la seconda a circa 30 μm per riconoscere e classifi care le fi bre micrometriche. La valutazione della presenza di fi bre di amianto nelle matrici è stata eﬀ ettuata attraverso l’analisi dello spettro medio relativo all’intera superfi cie del campione (individuazione degli elementi chimici presenti) e, successivamente, attraverso la loro mappatura 2D.

Figura 1 Micro-XRF M4 Tornado Bruker®:

particolare di un campione di MCA

Fonte: RawMaLab, DICMA, Sapienza Università di Roma

Figura 2 Micro-XRF M4 Tornado Bruker®:

particolare della camera porta campioni

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ISBN 978-88-7484-176-9 © 2019 Inail. La pubblicazione viene distribuita gratuitamente e ne è quindi vietata la vendita nonchè la riproduzione con qualsiasi mezzo. È consentita solo la citazione con l’indicazione della fonte. Stampato dalla Tipolitografia Inail di Milano • Edizione 2019 Autori: S. Malinconico, S. Bellagamba, P. De Simone, D. Taddei (Inail) S. Serranti, G. Bonifazi, G. Capobianco (Università La Sapienza) • Grafica ed Editing: D.G. Cogliani, F. Ceruti

RIFERIMENTI NORMATIVI

- Bonifazi G, Capobianco G, Serranti S. “A fast and reliable approach for asbestos recognition in complex matrices adopting an hyperspectral imaging based approach”, Proceedings CRETE 2016, Fifth International Conference on Industrial &

Hazardous Waste Management, Crete (Greece) 27-30 September 2016. ISBN: 978-960-8475-24-3.

ISSN: 2241-3138.

- Bonifazi G, Capobianco G, Serranti S. “Asbestos containing materials detection and classifi cation by the use of hyperspectral imaging”, Journal of hazardous materials; 2018. 344, 981-993.

- Paglietti F, Malinconico S, Di Molfetta V, Giangras- so M. “Guidelines for Asbestos Remediation at Ita- lian Superfund Sites”, in Journal of Environmental Science and Health, Part C: Environmental Car- cinogenesis and Eco-toxicology Reviews; 2012.

30:3, 253-286, Taylor and Francis Editore.

- Paglietti F, Malinconico S, Conestabile della Staf- fa B, Bellagamba S, De Simone P. “Classifi cation and management of asbestos-containing waste:

European legislation and the Italian experience”, Waste Management; 2016. 50, 130–150.

IDENTIFICAZIONE DI AMIANTO IN MATRICI COMPATTE MEDIANTE MICRO-XRF

La possibilità di identifi care e caratterizzare le fi bre di amianto, presenti nelle matrici costituite da diversi materiali, è legata all’analisi della distribuzione degli elementi chimici sulla superfi cie del campione.

I minerali di amianto si presentano, generalmente, in natura sotto forma di fasci di fi bre lunghe, estrema- mente fl essibili e facilmente separabili l’una dall’altra.

La procedura di analisi prevede l’individuazione preliminare di zone caratterizzate da strutture morfologi- co-tessiturali legate alla presenza di fi bre, e/o fasci di fi bre, e il successivo rilievo, all’interno di tali zone, di elementi quali magnesio (Mg) e/o ferro (Fe). In altre parole, la concentrazione e la distribuzione di magnesio (Mg) e/o ferro (Fe) all’interno delle diverse zone del campione, combinate alle caratteristiche mor- fologiche dell’area analizzata (forma fi brosa), rende possibile l’individuazione dell’amianto all’interno della matrice.

In base alla presenza e all’abbondanza degli elementi chimici rilevati nelle fi bre è quindi possibile defi nire la tipologia di minerale di amianto (crisotilo, amosite, crocidolite, tremolite, antofi llite, actinolite).

L’uso della micro-XRF consente di ottenere informazioni chimiche e spettrali sulla composizione della superfi cie dei campioni, in modo non distruttivo e senza eseguire una preparazione preliminare del campione, con la possibilità di eﬀ ettuare mapping micro-XRF a scansione di grandi superfi ci (dm²). Tale tecnica oﬀ re quindi numerosi vantaggi nell’identifi cazione dell’a- mianto in quanto, non prevedendo alcuna preparativa del campione, consente un maggior livello di sicurezza per gli operatori, rispetto a quelli necessari con l’uso delle tecniche analitiche “classiche” (MOCF, SEM, XRD, FTIR).

Tale tecnica permette anche una riduzione dei costi

e grazie alle continue e costanti implementazioni tecnologiche (sia in termini di sensibilità analitica che di capacità risolutiva) troverà sempre maggiore impiego per analisi in tempo reale. Essa inoltre rappresenta un valido supporto per la calibrazione delle informazioni di image sensing a scala di laboratorio, successivamente utilizzabili come “verità a terra” per i dati acquisiti da remoto (aero, drone, satellite).

Figura 3 Esempio di spettro medio ottenuto con la micro-XRF su un campione di MCA, in cui si evidenziano gli elementi chimici rilevati

Figura 4 Esempio di mappe in falsi colori di distribuzione di elementi chimici ottenute mediante micro-XRF su un campione di MCA.

Dalla microanalisi puntuale effettuata sulle fibre è possibile definire la tipologia di amianto presente