用NLP建模和循环经济中的废物转化能源来优化废物管理
Ilse María Hernández-Romero1, Javier Camilo Niño-Caballero2, Lucy T González2,3
1Tecnologico de Monterrey, Institute of Advanced Materials for Sustainable Manufacturing, Ave. Eugenio Garza Sada 2501, Monterrey, N.L., 64849, Mexico. ilse.hernandez@tec.mx.
Scientific reports
|August 27, 2024
概括
这项研究优化了使用非线性编程 (NLP) 的可持续废物管理,平衡经济和环境目标. 它提出了废物转化能源战略的框架,显示了显著的排放减少和能源发电潜力.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 运营研究 运营研究
- 可持续能源系统 可持续能源系统
背景情况:
- 有效的废物管理对于环境可持续性和资源回收至关重要.
- 整合废物能源 (WtE) 技术带来了复杂的优化挑战.
- 墨西哥城面临着严重的废物管理和能源转化挑战.
研究的目的:
- 为可持续的废物管理制定一个多目标,多期优化方法.
- 将各种废物转化能源技术 (无氧消化,焚烧,气化,热解) 整合到决策框架中.
- 分析废物管理中经济和环境目标之间的权衡.
主要方法:
- 使用非线性编程 (NLP) 来进行优化.
- 包含的热化学,技术,经济和环境因素.
- 将模型应用于墨西哥城作为一个案例研究.
- 开发了一种权衡解决方案,以平衡相互冲突的目标.
主要成果:
- 经济最佳解决方案的收益为179万美元,碳排放量为954.
- 环境最佳解决方案产生了0.91万美元,并减少了54%的排放,其中40%归因于气化.
- 环境最佳场景显示出显著的能源发电潜力 (例如,来自焚烧的每天9500兆瓦时).
结论:
- 开发的NLP模型为可持续废物管理决策提供了一个可适应的框架.
- 该研究表明,通过综合性WtE战略,平衡经济和环境目标的可行性.
- 这些发现支持废物能源技术的战略实施,以实现可持续发展.
