بررسی فناوریهای نوین در ماشین آلات مدیریت پسماند شهری برای بهبود بهره وری ناوگان جمع آوری زباله

امروز بیش از هر زمان دیگر به مسئله ای راهبردی برای تاب آوری زیست محیطی و توسعه پایدار شهرها بدل شده است. پیش بینی بانک جهانی نشان میدهد که حجم MSW جهانی از ۲۰۱۶ تا ۲۰۵۰ افزایش یافته و رقمی که رشد جمعیت را نیز دو برابر پشت سر میگذارد. همچنین گزارش تازه سازمان همکاری و توسعه اقتصادی (OECD) درباره جریانهای پسماند پلاستیک هشدار میدهد که بدون سرمایه گذاری عظیم در سامانه های جمع آوری و بازیافت، شکاف مالی در دوره ۲۰۲۵ - ۲۰۴۰ ایجاد خواهد شد و شهرها را با هزینههای اجتماعی و زیست محیطی سنگینی روبه رو میکند. افزایش فشار بر زیرساختهای پسماند برنامه ریزان شهری را واداشته است تا از مرزهای روشهای سنتی فراتر رفته و به سوی «مدیریت هوشمند پسماند (Smart Waste Management) حرکت کنند؛ رویکردی که بر ادغام اینترنت اشیا (IoT)، هوش مصنوعی (AI) و کلان داده ها برای تصمیم سازی آنی متکی. مرور انتقادی اخیر نشان دهد که سامانه های هوشمند میتوانند تا ۳۰ درصد در مصرف سوخت ناوگان صرفه جویی کرده و نرخ جمع آوری را به طور متوسط ۱۲ درصد افزایش دهند. چنین دستاوردهایی نه تنها آلایندگی کربن (Carbon Emissions) را میکاهد، بلکه با کاهش تردد وسایل نقلیه و ترافیک، کیفیت زندگی شهروندان را نیز بهبود میبخشد. با این حال حلقه» کلیدی زنجیره ارزش پسماند هنوز به ناوگانهای جمع آوری (Collection Fleet) وابسته است؛ بخشی که در برخی شهرداریها تا ۷۰ درصد کل هزینه های عملیاتی مدیریت پسماند را در بر میگیرد. داده های این پژوهش در یک شهر ۱۰۰ هزار نفری نشان داد که متوسط بارگیری کامیونهای فشرده ساز فقط به ۷۹ درصد ظرفیت اسمی می رسد و بیش از ۲۰ درصد ظرفیت حمل در اکثر سفرها هرگز استفاده نمیشود؛ اتلافی که مستقیما به افزایش هزینه سوخت استهلاک تجهیزات و انتشار گازهای گلخانه ای منجر میشود. چالش اصلی در بهره وری ناوگان (Fleet Efficiency ریشه در سه متغیر برهم کنشگر:دارد (۱ بهینه سازی مسیر (Route (Optimization نوع پیشرانه و منبع انرژی و (هوشمندسازی عملیات. پژوهش پنیا و همکاران نشان میدهد که جایگزینی ناوگان دیزلی با کامیونهای برقی (BEV) و تلفیق الگوریتمهای یادگیری ماشین برای مسیریابی می تواند هزینه کل مالکیت (Total Cost of Ownership را در افقی پنج ساله تا ۱۸ درصد کاهش دهد، به شرط آنکه زیر ساخت شارژ و برنامه زمانبندی بازگشت به پایگاه به خوبی طراحی شود اما محدودیت برد زمان شارژ و تخمین دقیق بار محموله هنوز به عنوان گلوگاههای فنی باقی است.

کلیدواژه ها:

مدیریت پسماند شهری ، ناوگان جمع آوری هوشمند ، حسگر -پرشدگی- ، بهینه سازی مسیر ، یادگیری تقویتی ، کامیون برقی ، سلول سوخت هیدروژنی ، دوقلوی دیجیتال ، اقتصاد دایره ای ، هوش مصنوعی توضیح پذیر ، تعامل انسان ماشین ، استاندارد داده