UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II
Scuola Politecnica e delle Scienze di base
Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale
Corso di laurea Magistrale in Ingegneria per l’Ambiente e il Territorio Protezione e Risanamento Ambientale
Tesi di Laurea
“Algoritmi matematici finalizzati all’ottimizzazione della Gestione dei Rifiuti Solidi Urbani del Comune di Levski (BG)”
Relatore: Candidato:
Prof. Ing. Massimiliano Fabbricino Daniele Criscuolo
Prof.ssa Mariana Koleva Matr.: M67/349
Anno Accademico 2017/2018
Le problematiche connesse alla gestione dei rifiuti solidi urbani
Cause
Le problematiche connesse alla gestione dei rifiuti solidi urbani
Effetti
Titolo Caso studio
Algoritmo Utilizzato
Fase del ciclo ottimizzata
Alternative
Descrizione
Valutazione della domanda di smaltimento dei rifiuti solidi nella regione urbana attraverso la modellazione delle dinamiche urbane in un ambiente GIS
Porto Alegre City, Brasile
(2001)
Multi-Criterio e Multi-Obiettivo
Smaltimento in discarica controllata
SI
Metodo per quantificare la relazione tra la domanda e la fornitura di terreni adeguati per lo smaltimento dei rifiuti utilizzando un sistema GIS.
Un modello matematico per la simulazione della produzione di percolato di processo in una discarica controllata
Montegrosso, Italia (2004)
MATLAB Smaltimento in
discarica controllata
NO
Modello matematico sviluppato in ambiente MATLAB in grado di fornire simulazioni quantitative del processo di produzione del percolato in discarica.
Combinare la simulazione con gli algoritmi evolutivi per una pianificazione ottimale sotto incertezza:
un'applicazione per la pianificazione dei rifiuti solidi urbani
Ontario, Canada (2003)
GAS algoritmo Raccolta, assegnazione e lo
smaltimento dei rifiuti solidi urbani
SI
Modello matematico denominata GAS, che combina un algoritmo genetico (GA) con la simulazione (S) per determinare le "migliori" soluzioni al problema della pianificazione dell'allocazione dei flussi di rifiuti urbani in condizioni di incertezza
Ottimizzazione dell'utilizzo del gas di discarica nelle discariche municipali di rifiuti solidi in Lettonia
Lettonia (2015) Funzioni di massimo e minimo
Smaltimento in
discarica controllata NO
Modello matematico sviluppato e applicato per stimare una capacità installata ottimale di una centrale elettrica che utilizza gas di discarica come combustibile.
Ottimizzazione dei percorsi di raccolta dei rifiuti solidi tramite tecniche GIS nella città di Ipoh, in Malesia
Ipoh City, Malesia (2014)
Funzioni di massimo e
minimo
Raccolta dei rifiuti solidi urbani
SI
Il modello ottimizza i percorsi di raccolta dei rifiuti solidi utilizzando il sistema (GISArcView).
Le rotte attuali sono state ottimizzate per ridurre la lunghezza dei percorsi e di conseguenza il tempo necessario per completare la raccolta.
Strategie ottimali per il trattamento dei rifiuti solidi urbani - valutazione dei criteri ambientali e socio- economici
Riga, Lettonia (2017)
Multi-Criterio Trattamento e
gestione dei RSU SI
Il modello presenta le opzioni di analisi per lo sviluppo del sistema di gestione dei rifiuti, il confronto degli scenari si è basato sul metodo di analisi multicriterio.
Life cycle assessment-analisi comparativa basata sull'impatto ambientale del compostaggio e generazione di elettricità dai rifiuti solidi
Malesia (2014) Life Cycle Assessment
Compostaggio e waste to energy
SI
I rifiuti sono stati convertiti in elettricità e compost per l'uso su terreni agricoli e l'effetto ambientale di entrambi i processi è stato determinato dal Life Cycle Assessment (LCA).Il risultato sarebbe un profilo delle emissioni ridotto nel ciclo rispetto ai rifiuti come compost.
Impatti ambientali e costi dei rifiuti solidi: un confronto tra discariche e incenerimento
Parigi, Francia (2008)
Costo esterno Discarica controllata ed inceneritore
NO
Vengono confrontati i costi dei danni derivanti dalla discarica e dall'incenerimento dei RSU, tenendo conto del recupero di energia e materiali, nonché delle eventuali differenze nella distanza di trasporto.
Un modello di ottimizzazione sulla costruzione e la quantificazione dei rifiuti di demolizione da costruzione
Calcutta, India (2016)
Analisi Costi- Benefici
Smaltimento dei
rifiuti solidi urbani NO
Questo documento mostra come attraverso l'analisi costi-benefici i ricavi che possono essere generati da un'adeguata ottimizzazione e riutilizzo dei rifiuti di costruzione e demolizione
Caso studio città di Levski (BG)
Input data
Abitanti 18000
Rifiuti prodotti 7000 𝐭𝐨𝐧𝐧.
𝐚𝐧𝐧𝐨
Rifiuti cartacei prodotti 23 % Rifiuti plastici prodotti 14 % Rifiuti inerti/vetrosi prodotti 8 %
Rifiuti metallici prodotti 2 % Rifiuti biodegradabili prodotti 28 %
Rifiuti indifferenziati 25%
Sistema raccolta Rifiuti Solidi Urbani
Caratteristiche discarica
Rivestimento fondo No
Sistema per la raccolta e lo smaltimento delle
acque superficiali e percolato No
Recinzione del sito e portale d'ingresso integrato No
Strutture per catturare e controllo del biogas No
Personale addetto alla sicurezza in loco No
Controllo in entrata e la pesatura dei rifiuti in
ingresso (tipo e quantità) No
Sistema di monitoraggio No
Fenomeni di accensione spontanea dei rifiuti a
causa di mancanza di imballaggio dei rifiuti Si
Odore forti nell’area della discarica e nei suoi
dintorni Si
Rischi ambientali e tipi di emissioni
Obiettivo della tesi
Obiettivo della tesi
Waste to energy Riutilizzo e riciclo dei rifiuti
Obiettivo della tesi
Riciclaggio Smaltimento in 47%
discarica 25%
Waste to Energy 28%
MEDIA EUROPA
Riciclaggio Smaltimento in 51%
Discarica 28%
Waste to Energy
21%
MEDIA ITALIA
Riciclaggio 32%
Smaltimento in Discarica
64%
Waste to Energy 4%
MEDIA BULGARIA
Applicazione Modello Matematico
Applicazione Modello Matematico
SCALA EFFETTO
Globale effetto serra, impoverimento dell’ozono
stratosferico, diminuzione delle risorse non rinnovabili
Regionale acidificazione del suolo, eutrofizzazione,
formazione di smog fotochimico, tossicità cronica (ambientale e umana)
Locale tossicità acuta (ambientale e umana),
degradazione dell’area, disturbi di tipo fisico
(traffico, rumori)
Produzione Rifiuti Conferimento/Raccolta
Discarica (conferimento
incontrollato) Trasporto
Emissioni CO2/NOx
Consumo Energetico
Consumo di materia
Biogas Percolato
Applicazione Modello Matematico
Scenario di riferimento
Produzione
Rifiuti Conferimento
Pretrattamento Trasporto
Emissioni CO2/NOx
Consumo Energetico
Consumo di materia
Applicazione Modello Matematico
Waste to energy
Raccolta Rifiuto Organico
Raccolta Rifiuto residuale
Trasporto Emissioni CO2/NOx
Consumo Energetico
Pretrattamento Consumo di materia
Digestore Anaerobico
Inceneritore Consumo
di materia
Discarica Produzione
Biogas
Refluo Liquido
FOS, compost
Inerti
Consumo Energetico
Consumo di materia
Consumo Energetico
Produzione di vapore utilizzato per scopie energetici Emissioni
Polveri
Rifiuti tossici ceneri
Produzione
Rifiuti Conferimento
Pretrattamento Trasporto
Emissioni CO2/NOx
Consumo Energetico
Consumo di materia
Applicazione Modello Matematico
Riutilizzo e riciclo dei rifiuti
Raccolta Rifiuto Organico
Raccolta Rifiuto residuale
Trasporto Emissioni CO2/NOx
Consumo Energetico
Pretrattamento
Consumo di materia
Digestore Anaerobico
Impianto di trattamento Consumo
di materia
Discarica Produzione Biogas
Refluo Liquido
FOS Compost
Inerti Consumo Energetico
Consumo di materia
Consumo Energetico
Materiale riciclato e rivitalizzato Materiale
di scarto
INPUT DATA Rifiuti
prodotti
7.000 t
anno Sistema di
trasporto
62 t*km
Produzione percolato
0,72 m3
s
OUTPUT Impatti su
scala globale
Riduzione strato di ozono
0,016 Kg CFC−11eq.
anno
Riduzione combustili fossili
5.455.000 MJ
Cambiamento climatico GWP
5.020.000 kg CO2 eq.
anno
Impatti su scala regionale
Acidificazione potenziale
2.077 kg SO2 eq.
anno
Impatti su scala locale
Tossicità umana 38.780 Kg 1,4 diclorobenz. eq.
anno
Analisi LCA
Scenario di riferimento
INPUT DATA
Rifiuti prodotti 6.963 t anno Waste
inceneritor MSW
2.771 t
anno
Waste inceneritor (vetro/inerti)
2.263,77 t
anno
Energia Elettrica prodotta (η=38%)
3.91.050 Kwh
anno
Sistema di trasporto
62 km
Produzione percolato
0,72 m3
s
OUTPUT Impatti su scala
globale
Riduzione strato di ozono
-0,02 Kg CFC−11eq.
anno Riduzione
combustili fossili
-665.000 MJ
Cambiamento climatico GWP
-710.800 kg CO2 eq.
anno Impatti su scala
regionale
Acidificazione potenziale
-787 kg SO2 eq.
anno
Impatti su scala locale
Tossicità umana -32.449 Kg 1,4 diclorobenz. eq.
anno
Analisi LCA
Scenario waste to energy
Analisi LCA
Scenario Riutilizzo e riciclo dei rifiuti
INPUT DATA
Rifiuti prodotti 75% 5222,49 t
anno
Rifiuto organico 27,7% 1928,85 t
anno
Rifiuto metallico 2,5% 174,08 t
anno
Rifiuto plastico 14% 974,86 t
anno
Rifiuto vetro 8% 557,06 t
anno
Rifiuto carta 23,29% 1621,76 t
anno
Rifiuti edili 24,51% 1706,71 t
anno
Rifiuto carta 23,29% 1621,76 t
anno Servizio di
trasporto
62 km
Produzione percolato
0,72 m3
s
OUTPUT
Impatti su scala globale
Riduzione strato di ozono
0,157 Kg CFC−11eq.
anno
Riduzione combustili fossili
79620000 MJ
Cambiamento climatico GWP
-993300 kg CO2eq.
anno
Impatti su scala regionale
Acidificazione potenziale
25170 kg SO2 eq.
anno
Impatti su scala locale
Tossicità umana 7998000 Kg 1,4 diclorobenz. eq.
anno
Risultato analisi
Esempi Termovalorizzatori
Shenzhen waste to energy plant Roskilde waste to energy plant
Conclusioni
• Punti di debolezza messi in evidenza dal modello LCA del sistema dei RSU.
• LCA da indicazioni sullo scenario migliore per una gestione ottimizzata dei RSU.
• LCA è ottimo strumento nel processo decisionale per superare le barriere sociali.
• Scenario Waste to energy scelto come alternative progettuale.
• Maggiori possibilità di raggiungere gli standard europei sulla gestione dei RSU.