Casos exitosos
Gestión integral de residuos sólidos
Multiobjective Optimization Model for Sustainable Waste Management Network Design
Modelo de optimización multiobjetivo para el diseño de una red de gestión sostenible de residuos
Este estudio presenta la propuesta de un modelo para el diseño de una cadena de suministro rentable de gestión de residuos, el cual es validado en un caso de estudio en Pathum Thani, Tailandia. El modelo incorpora indicadores de impacto ambiental y social con el objetivo económico. Se introduce una metodología formal para modelar la salud pública y los impactos del uso de la tierra. El primero se mide en términos de métrica de años de vida ajustados por discapacidad a causa de las operaciones de residuos en la población que vive cerca de la cadena de suministro. Para hacer cumplir un uso justo en los subdistritos de una ciudad, la métrica de uso de la tierra se calcula como la relación entre la tierra utilizada y la disponible. La formulación multiobjetivo se traduce en un modelo de un solo objetivo a fin de minimizar la brecha máxima de cada objetivo desde su objetivo óptimo.
Este estudio fue realizado por Sun Olapiriyakul, Warut Pannakkong, Warith Kachapanya, y Stefano Starita (Thammasat University, Pathum Thani, Thailand) para Journal of Advanced Transportation (Vol. 2019) una revista enfocada en estudios sobre análisis, diseño, operaciones, optimización y planificación de redes de transporte multimodales, sistemas de tránsito, tecnología de transporte y seguridad vial. Esta es una publicación vinculada a Hindawi (Reino Unido), una plataforma de revistas científicas de acceso abierto. Correo de contacto: [email protected]
Waste Management System Using IoT-Based Machine Learning in University
Sistema de gestión de residuos por medio de aprendizaje automático basado en IoT en instalaciones universitarias
Este trabajo presenta una nueva plataforma para el control inteligente de basuras en las instalaciones universitarias, el cual permite mantener las condiciones de salubridad a bajo costo. El sistema de microcontrolador está diseñado con un módulo sensor para medir la altura de llenado de la basura mediante ultrasonidos y geolocalización de los datos recopilados basados en la tecnología LoRa. Además, el documento presenta un nuevo método para predecir la probabilidad del nivel de llenado de cada contenedor de basura mediante la aplicación de regresión logística en el aprendizaje automático. Además, se propone una solución de optimización basada en la teoría de grafos para calcular las rutas de recolección de residuos con diferentes horarios para minimizar los impactos ambientales y socioeconómicos, así como para apoyar a los trabajadores de la universidad.
Este estudio fue realizado por Tran Anh Khoa, Cao Hoang Phuc (Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Vietnam), Pham Duc Lam (Nguyen Tat Thanh University, Ho Chi Minh City, Vietnam), Le Mai Bao Nhu, Nguyen Minh Trong, Nguyen Thi Hoang Phuong, Nguyen Van Dung, Nguyen Tan-Y, Hoang Nam Nguyen y Dang Ngoc Minh Duc (Ton Duc Thang University, Ho Chi Minh City, Vietnam) para Wireless Communications and Mobile Computing (Vol. 2020) una revista enfocada en estudios sobre telecomunicaciones. Esta es una publicación vinculada a Hindawi (Reino Unido), una plataforma de revistas científicas de acceso abierto. Correo de contacto: [email protected]
- Video:Webinar: Integración del sector informal en los planes de gestión de residuos
- Fuente:Youtube
