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UNIVERSITA’ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II

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Academic year: 2021

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(1)

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

(2)

Le problematiche connesse alla gestione dei rifiuti solidi urbani

Cause

(3)

Le problematiche connesse alla gestione dei rifiuti solidi urbani

Effetti

(4)

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

(5)

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%

(6)

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

(7)

Rischi ambientali e tipi di emissioni

(8)

Obiettivo della tesi

(9)

Obiettivo della tesi

Waste to energy Riutilizzo e riciclo dei rifiuti

(10)

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

(11)

Applicazione Modello Matematico

(12)

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)

(13)

Produzione Rifiuti Conferimento/Raccolta

Discarica (conferimento

incontrollato) Trasporto

Emissioni CO2/NOx

Consumo Energetico

Consumo di materia

Biogas Percolato

Applicazione Modello Matematico

Scenario di riferimento

(14)

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

(15)

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

(16)

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

(17)

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

(18)

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

(19)

Risultato analisi

(20)

Esempi Termovalorizzatori

Shenzhen waste to energy plant Roskilde waste to energy plant

(21)

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.

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