¿Qué modelo se utiliza para el modelado matemático de la clasificación de residuos y el diseño del plan de eliminación?
Análisis de modelos matemáticos del sistema municipal de recogida y transporte de residuos sólidos
Tong Huanhuan, Sun Xu, Zhao Youcai
(Escuela de Ciencias e Ingeniería Ambientales, Universidad de Tongji , Shanghai 200092)
p>Se explican brevemente tres métodos de predicción para la producción de residuos domésticos urbanos, a saber, el método de suavizado exponencial único, el método de análisis de regresión lineal y el método de análisis del modelo de sistema gris.
Método, y con referencia al despacho óptimo de los vehículos de transporte en el sistema de distribución logística, se establece un modelo de optimización para la recolección y transporte de basura.
Palabras clave: residuos domésticos; sistema de recolección y transporte; modelo de sistema
Número de clasificación de la biblioteca china: 0043-03
Análisis preliminar del modelo matemático de residuos sólidos municipales sistema de recogida y transporte
Tong Huanhuan, Sun Xu, Zhao Youcai
(Departamento de Ciencias e Ingeniería Ambientales, Universidad de Tongji, Shanghai 200092)
Resumen: Este El artículo presenta tres métodos para predecir la producción de residuos domésticos urbanos: el método de suavizado exponencial único, el método de regresión, el método analítico y el modelo de sistema gris. Basado en el sistema de despacho de optimización de vehículos de transporte de distribución logística, se ha establecido un modelo de optimización del transporte y recolección de basura.
Palabras clave: residuos domésticos; sistema de recolección y transporte; modelo
Fecha de recepción: 01 de febrero de 2009
La recolección y transporte de residuos municipales son el Transporte desde la fuente. a la ubicación.
Toda la operación del sitio de disposición comprende tres etapas: ① Recolección.
Recolección: el proceso de recogida de basura desde la fuente hasta los contenedores de almacenamiento públicos; ②
Remoción: se refiere a la retirada de la basura en el contenedor de almacenamiento a lo largo de una ruta determinada por parte del vehículo de recogida.
El proceso de traslado de la basura a una estación de transferencia de basura (en algunos casos
las camionetas pueden transportar la basura directamente al sitio de tratamiento y disposición ③
); Transferencia - se refiere a la carga de basura en camiones de transferencia de gran capacidad en las estaciones de transferencia.
Transporte de larga distancia a sitios de tratamiento y disposición final. La primera etapa requiere la eliminación de basura.
Investigar el origen, distribución, cantidad y composición de la basura.
Y predecir; las dos últimas etapas requieren el uso de técnicas de optimización para su remoción y transporte.
Optimizar rutas y estaciones de transferencia para el transporte de recolección y distribución de basura.
1 Método de predicción de la producción de residuos domésticos urbanos
El diseño del modelo de recogida y transporte de residuos domésticos urbanos es para residuos domésticos
En el caso de predecir correctamente la producción de basura, Debido a que el diseño
los métodos de recolección y transporte no solo deben satisfacer las necesidades actuales de producción de residuos,
debería ser capaz de hacer frente a los cambios en los próximos años. En la actualidad, los métodos estadísticos matemáticos comúnmente utilizados en China son el método de suavizado exponencial único, el análisis de regresión lineal y el análisis del modelo de sistema gris.
1.1 Método de suavizado exponencial único
Yt+1=aXt+(1-a)Yt .(1)
Donde: t es el tiempo; índice Coeficiente de suavizado, el rango de valores es 0~
1; Xt es el valor real observado de la salida de basura cuando t cuando Yt es t
El valor previsto de la salida de basura cuando Yt+; Cuando 1 es t+1, la cantidad de basura generada es el valor previsto.
1.2 Método de análisis de regresión lineal
y = Aa 1x 1+a2 x2+…+amxm .(2)
Donde: y es la predicción de rendimiento de basura; impacto de la basura en Xi
Múltiples factores (I = 1, 2,…, m Ai es la línea de regresión).
Número (I = 1, 2,…, m).
Existen muchos factores que inciden en la generación de basura, como la población,
ingresos salariales, nivel de consumo, hábitos de vida, estructura de combustibles, etc.
Para muchos factores, la agrupación de variables se puede utilizar para analizar datos
para su preprocesamiento. Según los informes, después del procesamiento de datos, muchas variables en el método de análisis de puntuación de regresión múltiple pertenecen a la "misma solución" después de ser variableizadas y procesadas.
Después de la operación real, es equivalente al "modelo de población" de regresión univariada.
Método de previsión[1].
1.3 Método de análisis del modelo de sistema gris
El modelo de sistema gris (GM) contiene la dimensión variable m del modelo.
El orden de la suma n se expresa como GM (n, m). En la producción de residuos domésticos
El modelo GM(1,1) se utiliza ampliamente en la predicción. Al estudiar el trabajo original
Después de acumular los datos de la serie temporal, los datos aparecerán brillantes
con patrones exponenciales obvios. Un análisis más detallado puede revelar que es basura.
Previsión de producción.
En aplicaciones prácticas, se producirán métodos de predicción de modelos de sistemas grises.
Error positivo, pero los resultados de predicción del análisis de regresión lineal son menores.
Por lo tanto, podemos combinar las características de los dos métodos de predicción y utilizar dos métodos de predicción.
La media ponderada de los valores medidos se utiliza como valor recomendado para la producción de residuos [2].
2 Optimización de la ruta de eliminación de basura
La logística de basura es una "fuente y lugar altamente disperso"
Con alta concentración y estacionalidad de producción y calidad El cambio es una característica .
El sistema de "logística inversa" es un proceso de descentralización a concentración y vida.
La "logística directa" del suministro de materiales es el proceso de bienes de concentración a descentralización.
Aunque los dos tipos de logística funcionan de manera diferente, están esencialmente relacionados.
Departamento. Adopción de una gestión logística avanzada de residuos domésticos en operaciones de saneamiento
Ingeniería de Salud Ambiental
Ingeniería de Saneamiento Ambiental
Volumen 17, No. 4
Agosto 2009
Volumen 17 Número 4
43 de agosto de 2009
Ingeniería de saneamiento ambiental Volumen 17
Tecnología Puede mejorar eficazmente la eficiencia y reducir costos. Es una tontería.
La selección de camionetas y la optimización de rutas pueden referirse al sistema de logística y distribución.
Programación óptima de los vehículos de transporte.
El problema de programación de vehículos se define generalmente como: para una serie de puntos de entrega/
Organizar rutas de conducción adecuadas en los puntos de recepción para que los vehículos puedan pasar de forma ordenada.
Después de cumplir con ciertas restricciones (como demanda de bienes,
volumen de entrega, tiempo de entrega, restricciones de capacidad del vehículo, restricciones de kilometraje
, restricciones de tiempo y espacio , etc.) para lograr un objetivo determinado (como la distancia más corta en la carretera, el menor costo, el menor tiempo, el mejor uso de los vehículos.
Espera un momento)[3].
Con base en el problema de programación de vehículos en logística [4], se establece el problema de remoción de basura.
Modo de transporte básico.
Utilice 0 para marcar la estación de transferencia de basura; hay n puntos de recogida, divididos en
No utilice los símbolos 1, 2,..., n; la tarea de remoción
p>
El número de vehículos es my la masa de transporte de cada vehículo es c; la cantidad de basura generada por cada punto de asentamiento es GI (I = 1, 2, ..., n); estación de transferencia y
La distancia de transporte entre dos puntos cualesquiera en cada punto de recogida es dij (i =
0, 1, 2,.. ., n; J = 0, 1, 2,...,n); secuencia
La ruta de conducción de k vehículos se denomina k-ésima subruta, que incluye carreteras lisas
El número de puntos de transmisión es nk, y Pk representa el k-ésimo nk claro en la subruta.
Un conjunto de puntos de transmisión, en el que el elemento Pki
(i=1, 2,...,
Nk) representa la secuencia de I en el k-ésimo punto de recogida de la subruta Pk0,
Pknk+1
ambos representan estaciones de transferencia, es decir, Pk0=Pknk+1=0.
Minz=
m
k = 1√
ni+1
i = 1 ∑ dPki -1 Pk i
, 1≤nk≤n, k =1, 2,
…, m (3)
m
k = 1∑NK = n; (4)
(Igual que cuello) cuello
i = 1 ∑gPk≤c, Pk= {Pki |i=1 , 2,...nk}, k=1, 2,
..., m; (5)
PK 1∩Pk2 =φ; 1, 2,... , m; k2=
1, 2,..., m .(6)
Se demuestra que el problema general de programación óptima de vehículos pertenece a la optimización combinatoria.
Los algoritmos heurísticos se utilizan a menudo para resolver problemas NP-difíciles en el campo de la química
Solución lineal. Por ejemplo, Eugênio de Oliveira Simonetto et al.
Se utiliza algoritmo heurístico, algoritmo de subasta y método de penalización dinámica para resolver el problema.
Se analiza el problema de programación de 24 camionetas en Porto Alegre, Brasil. Debería
El problema incluye 1 garaje, lo mismo que las 60 t de recogida de basura de la ciudad.
, cumpliendo con los requisitos mínimos de 8 patios de clasificación de basura[5]. Andrzej
Jaszkiewicz y otros utilizaron un algoritmo genético de búsqueda local con un operador de recombinación que preserva la distancia.
Este método resolvió el problema de limpiar 30.000 piezas de basura por parte de una empresa de gestión de residuos sólidos.
Transporte vehicular de contenedores de basura. Esta emisión incluye 1 garaje, 2
vertederos.
El problema de optimización no sólo requiere la ruta total más corta, sino que también necesita lograr
una situación beneficiosa para la economía, el medio ambiente y la sociedad. Wei Song et al. propusieron que el bucle puede ser
La información de los factores ambientales y sociales se agrega al modelo de optimización, es decir, se agrega a la realidad
La longitud del camino es ponderado. Se obtiene la fórmula integral de longitud de ruta.
Para [7]:
C=α1α2α3Cs .(7)
Donde: c es la longitud total de la ruta, km; Cs es la carretera real.
Longitud de la línea, km; α1 es el peso del impacto acústico; α2 es el impacto atmosférico.
Peso; α3 es el peso de la condición del tráfico.
3 Configuración de la estación de transferencia
La configuración de estaciones de transferencia de basura puede hacer un uso más eficaz de la mano de obra y los recursos materiales.
Fuerte, aprovecha al máximo los beneficios de los camiones de basura y garantiza la calidad de la carga.
Los grandes camiones de transferencia de residuos pueden transportarse a largas distancias de forma rentable,
lo que se traduce en un menor coste general de recogida y transporte de residuos. Por lo tanto, en términos generales, cuando la distancia de transferencia excede un cierto valor crítico, es necesario instalar una estación de transferencia.
Actualmente, el modelo de evaluación multiobjetivo [8] y el modelo de programación entera [9] son ampliamente utilizados.
Ampliamente utilizado en la toma de decisiones de selección de estaciones de transferencia.
4 Optimización del Transporte
La optimización del traslado de basura urbana es un problema de transporte, que incluye principalmente
la capacidad de disposición según los diferentes métodos de disposición y la respuesta de la estación de transferencia. a no
>Determine la dirección de cada estación de transferencia con base en la ruta de transporte y la distancia del sitio de disposición.
La cantidad de residuos distribuidos y transportados en los diferentes sitios de disposición.
Si hay m estaciones de transferencia A1, A2,..., generarán respectivamente
Las cantidades de basura originales son a1, a2,..., am. Otro triturador de basura.
Se pueden tratar n puntos, respectivamente B1, B2,...,Bn.
Las cantidades son b1, b2,…,bn. La distancia de transporte de Ai a Beijing
(que refleja la economía de la capacidad de transporte) es cij, que es igual al volumen de producción y al volumen de eliminación.
En equilibrio,
m
i = 1 ∑ai=
n
J = 1 ∑ bj, encuentre el plan de transporte más económico (distancia de transporte más baja
) [10].
Modelo matemático: supongamos que el volumen de envío de Ai a Bj es Xiji, entonces
dialecto de Fujian
m
I = 1√
n
j = 1 ∑ cijxij .(8)
n
j = 1 ∑ xij=ai,
m
i = 1 ∑ xij=bj, xij≥0, (i = 1, 2,…
m; j=1, 2,…, n ).(9)
5 Conclusión
La introducción de modelos cuantitativos en la toma de decisiones puede mejorar la calidad de la toma de decisiones.
Cantidad y nivel, pero se debe prestar atención al sistema de recogida y transporte de residuos sólidos urbanos.
La planificación y el diseño implican muchos factores interrelacionados y mutuamente restrictivos.
Abarca aspectos económicos, ambientales y sociales. Por lo tanto, se deben considerar de manera integral varios factores al establecer
modelado y, después de repetidas comparaciones y
pesaje, finalmente se puede obtener el mejor residuo doméstico (continúa de la página 48)
44
Ingeniería de Saneamiento Ambiental Tomo 17
Métodos de recolección y transporte.
Referencia
Li Guojian, Zhao Aihua, Zhang Yi. Proyecto de tratamiento de residuos municipales[M]. Beijing: Science Press,
2003.
Li Jinhui, Wang Wei, Wang Hongtao. Planificación y gestión de residuos sólidos urbanos[M]. Pekín: China.
Prensa de Ciencias Ambientales, 2007.
[3]Guo, Li Jun. Descripción general del estado actual de la investigación sobre el despacho óptimo de vehículos [J] Periódico de la Universidad Southwest Jiaotong, 1995, 30 (4): 376-. 381.
[4] Zhang, Liu Kunqi,. Solución mejorada al problema general de programación óptima de vehículos
Algoritmo de transmisión[J]. Ingeniería Informática y Aplicaciones, 2004, 33: 207-211.
﹔5﹔eugênio de Oliveira Simonetto, Denis Borenstein. Sistema de apoyo a la decisión
Planificación de la operación de recogida de residuos sólidos〔J〕. Gestor de residuos,
2007,27:1286-1297.
[6] Andrzej Jaszkiewicz, Pawei Kominek. Búsqueda local genética con distancia
Preservando operadores de recombinación para el problema de ruteo de vehículos [J] Operaciones Euro J
Resolución 2003: 352-364.
[7]Wei Song, Liu Jianguo, Nie Yongfeng. Investigación sobre optimización de rutas de recolección y transporte de residuos domésticos urbanos [J] Saneamiento Ambiental
Engineering Science, 2008, 16(1):11-15.
〔8〕Gil Yitzhak, Kellerman Aharon. Un modelo multicriterio para la selección del sitio
Estación de transferencia de residuos sólidos: el caso de Ashdod, Israel. Journal of Geography, 1993,
29 (4): 377-384.
[9] Jia Chuanxing, Peng, et al. Establecimiento de un modelo de optimización de la selección de sitios para la transferencia de residuos urbanos. Estaciones.
Y sus aplicaciones[j]. Revista de Ciencias Ambientales, 2006, 26(11):1927-l 931.
[10]Yang Kai Yin Jiangang. Análisis multidimensional de la planificación de la recogida, el transporte y la eliminación de residuos domésticos en el centro de Shanghai.
[j]. Investigación geográfica mundial, 2005, 14 (2): 44-50.
Sobre el autor: Tong Huanhuan (1985-), máster, se dedica principalmente a la investigación sobre optimización de sistemas de recogida y transporte de basura.
Investigación.
Para operaciones difusas, los pesos deben normalizarse, como se muestra en la Tabla 2.
3.3 Resultados de la evaluación integral
La evaluación integral se puede obtener mediante la operación de síntesis difusa de R y a.
Resultados de precios.
Muestra de lodo 1: a r = (0,022, 0,033, 0,945);
El valor de la muestra de lodo 2: a r no se puede realizar;
Muestra de basura 3 : a r = (0.747,0.253,0,0).
Los resultados de la evaluación muestran que la muestra 1 de compost de lodos está "descompuesta"
El grado de membresía es 0.
022, y la filiación de grado está “bien desglosada”.
0, el nivel "básicamente maduro" pertenece al 0. 033, "no podrido"
El grado de membresía del nivel "maduro" es 0. 945. Según el grado máximo de membresía ,
Entonces, el grado de la muestra de abono es "Inmaduro". Muestra de compost de lodos 2
Porque la C/N inicial (7.13) es inferior al nivel al final del compostaje.
C/N (16), lo que hace que no se alcance el valor de a r, lo que indica que cuando hay contaminación.
Cuando la relación inicial carbono-nitrógeno del compost de lodos es menor o igual a la relación final carbono-nitrógeno, el Método no es aplicable. Vertedero de basura
La muestra de fertilizantes 3 se evaluó según el principio de membresía máxima.
Las calificaciones están "descompuestas". Los resultados de la evaluación son consistentes con la realidad.
4 Conclusión y perspectivas
En el compostaje aeróbico a alta temperatura, lodos adecuados (relación inicial de carbono a nitrógeno
La madurez del compost y del compost de residuos domésticos ≤ C/N
Indicadores de evaluación unificados, como la duración del período de alta temperatura del compost, ηC/N,
NH3-N/NO3-N, GI y NH3-N. Tasa de degradación de (ηNH3-N)
) 5
Utilice un método integral matemático difuso para evaluar la calidad del compost
Vista de evaluación integral. Entre los muchos materiales de abono en los que se basa este estudio.
El modelo matemático difuso sólo es aplicable a la contaminación (relación carbono-nitrógeno inicial ≤ relación carbono-nitrógeno final).
Evaluación de la madurez del compost de lodos de depuradora y residuos domésticos, frente a otros compost
Este material requiere una mayor validación para optimizar mejor el índice de madurez.
Parámetros para mejorar su aplicabilidad universal para mejorar la madurez del compost
Sistema de evaluación.
Referencia
[1] Tang, Xue Zhiyong, et al.
Investigación[J]. Revista de Agricultura de Zhejiang, 2003, 15 (5): 293-296.
Jiao Zhongyang, Wu,. Detección y evaluación de la madurez del compost de lodos [J]. Abastecimiento y drenaje de agua en China,
2004,20 (7):28-30.
Ren Shunrong, Shao. Método de evaluación de la madurez del compost de desechos ganaderos y avícolas [J]. Tianjin
Agricultural Science, 2005, 11 (3): 34-36.
[4]Bao, Zhou Qixing, et al. Cambios de varios compuestos que contienen nitrógeno durante el proceso de compostaje de estiércol de pollo
Índice de evaluación de madurez [J]. Ciencias, 2007, 26(4): 1532-1537.
【5】Domeizel M, Khalil A, "Espectroscopia UV: una herramienta de monitoreo"
Huming e índice de madurez del compost propuesto [J]. Biorecursos
Tecnología, 2004, 94:177-184.
〔6〕Jenny I.B.B, Jack T.T., Greg J.B
Madurez y estabilidad del compost utilizado para suprimir patógenos vegetales
〔J〕. Ecología de suelos aplicada, 2006, 34 (1) 65-81.
[7] Huang, Huang Guohe, et al. Aplicación del método de agrupamiento gris en la evaluación de la madurez del compost.
Journal of Safety and Environment, 2005, 5 (6) :87-90.
Xue, Zhang Qiangqiang, Yi Aihua, et al. Análisis de correlación de Gray
Aplicación de la evaluación de la madurez del compost[J]. Ingeniería de Saneamiento Ambiental, 2006, 14 (5): 7-8.
Qian, Sun Yi y Li Daotang. Investigación sobre el método de evaluación integral difusa para determinar la madurez del compost [J]. Shanghai
Environmental Science, 2001, 20 (2): 85-87.
[10]Cai Huashuai, Peng, Li Ming, et al. Aplicación de métodos matemáticos difusos en la evaluación de la calidad del compost residual.
Aplicación[J]. Revista de la Universidad Chongqing Jianzhu, 2006, 28 (4): 87-89.
[11]Wang Dunqiu, Pan Sheng. Aplicación del método de evaluación integral difusa en la evaluación de la madurez del compost [J Agriculture] Journal of Environmental Sciences, 2005, 24 (S): 212-215.
Lee.
Investigación sobre la madurez del compost de lodos de depuradora [D]. Beijing: Centro de Investigación del Medio Ambiente Ecológico, Academia China de Ciencias,
1999.
[13] Yuan Ronghuan. Estudio experimental sobre la madurez del abono de residuos municipales [D]. Chongqing: Universidad de Chongqing,
2004.
GB 7959-1987 Norma sanitaria para heces inofensivas [S].
[15]Jinlong, Zhao Youcai. Aplicación de modelos informáticos y matemáticos en el tratamiento de residuos sólidos y aprovechamiento de recursos.
Yong [metro]. Beijing: Chemical Industry Press, 2006.
Sobre el autor: Zhang Yongtao (1980—), Maestro, se dedica principalmente al reciclaje y eliminación de residuos sólidos.
Investigación y docencia.
(Viene de la página 44)
48