Решение на основе городского цифрового двойника с использованием геопространственной информации для управления твердыми отходами

Urban digital twin-based solution using geospatial information for solid waste management
Mila Koeva, Iván Urango Cardenas, Pirouz Nourian, Calayde Davey
2024-09-17

геопространственная информацияоптимизированные маршруты сбора отходовуправление твердыми отходамивовлечение заинтересованных сторонгородской цифровой двойник
Ежегодное образование более 2 млрд метрических тонн твердых отходов приводит к серьезным экологическим последствиям во всем мире. Хотя эффективное управление твердыми отходами (УТO) не является самостоятельной основной целью в области устойчивого развития, оно имеет ключевое значение для достижения задач 11.6, 12.4 и 12.5. В частности, Южная Африка сталкивается со значительными объемами образования твердых отходов и недостаточным уровнем услуг по их сбору. Поэтому в статье представлен прототип городского цифрового двойника (Urban Digital Twin, UDT), предназначенный для решения этих проблем и включающий приоритизацию заинтересованных сторон, интеграцию мониторинга в реальном времени, участие граждан, моделирование образования отходов, оптимизацию маршрутов сбора и панель управления, в которой учтены системные требования заинтересованных сторон. UDT предлагает оптимизированные маршруты сбора, позволяющие сократить расход топлива, эксплуатационные затраты и выбросы. Мнения заинтересованных сторон о полезности UDT различались в зависимости от их профессионального опыта и навыков. Большинство участников положительно оценили визуализацию на панели управления и возможности UDT для оптимизации ресурсов. Производительность UDT зависит от вычислительных возможностей, а также от локальной или онлайн-обработки данных. Данный прототип UDT закладывает основу для создания цифровых двойников в сфере УТO и может масштабироваться для различных территорий, транспортных средств и уровней образования отходов. Предлагаемый подход, вовлечение граждан и взаимодействие множества заинтересованных сторон повышают эффективность УТO, что особенно важно для стран с ограниченными ресурсами. Архитектура цифрового двойника твердых отходов для совершенствования управления отходами; взаимодействие заинтересованных сторон для разработки решения, соответствующего местному контексту; интеграция геопространственной информации для оценки ежедневного образования твердых отходов; сетевой анализ для сбора отходов из переполненных контейнеров; интерактивная панель управления для оперативного контроля сбора твердых отходов.
1
Прототип городского цифрового двойника интегрирует геопространственную информацию, мониторинг в реальном времени, участие граждан, моделирование образования отходов, оптимизацию маршрутов и требования заинтересованных сторон для управления твердыми отходами.
2
Геопространственные данные используются для оценки ежедневного образования твердых отходов, а сетевой анализ выявляет оптимальные маршруты сбора переполненных контейнеров.
3
Оценки городского цифрового двойника заинтересованными сторонами различались в зависимости от их опыта и технических навыков, однако большинство высоко оценило визуализацию на панели управления и возможности оптимизации ресурсов.
4
Предлагаемые оптимизированные маршруты направлены на снижение расхода топлива, эксплуатационных затрат и выбросов при сборе отходов.
5
Прототип создает масштабируемую основу для цифровых двойников в управлении твердыми отходами в разных районах, с различными автопарками и объемами образования отходов; его производительность зависит от вычислительных ресурсов и режима обработки данных.

Прототип городского цифрового двойника для управления твердыми отходами с интеграцией геопространственной информации и интерфейсов заинтересованных сторон

использование городского цифрового двойника и геопространственной информации для оценки образования отходов, мониторинга контейнеров, оптимизации маршрутов сбора и поддержки ориентированного на заинтересованные стороны оперативного управления

Publication Details
Publication Date
2024-09-17
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
32
Access Type
Author Information
Authors
Mila Koeva
Iván Urango Cardenas
Pirouz Nourian
Calayde Davey
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%