For citation:
Papilin D. V., Prokazov M. Y. Optimizing the placement of municipal solid waste collection and processing facilities (using the example of Balashovsky district of the Saratov region). Izvestiya of Saratov University. Earth Sciences, 2025, vol. 25, iss. 1, pp. 13-19. DOI: 10.18500/1819-7663-2025-25-1-13-19, EDN: FROCTD
Optimizing the placement of municipal solid waste collection and processing facilities (using the example of Balashovsky district of the Saratov region)
The problem of solid municipal waste (SMW) management in Russia is becoming increasingly relevant, requiring the implementation of effective territorially-oriented solutions. The article analyzes the issues of optimizing the placement of SMW collection and processing facilities using the example of Balashovsky district of the Saratov region. The main focus is on using linear programming methods and geoinformation modeling to select optimal locations for waste processing plants. The application of GIS technologies and spatial analysis methods allowed for zoning of the territory and assessment of environmental risks. An optimal scheme for the placement of SMW collection and processing facilities for Balashovsky district of the Saratov region has been developed. The proposed scheme minimizes waste transportation costs and maximizes processing efficiency, contributing to the creation of a more sustainable and economically viable waste management system in the region.
- Федеральный проект «Комплексная система обращения с твёрдыми коммунальными отходами». URL: https://www.gosproject.ru/project/waste-management (дата обращения: 11.04.2024).
- Основные показатели охраны окружающей среды / Федеральная служба государственной статистики (Росстат). М., 2020. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 11.04.2024).
- Bing X., Bloemhof J. M., Ramos T. R. P., BarbosaPovoa A. P., Wong C. Y., van der Vorst J. Research challenges in municipal solid waste logistics management // Waste Management. 2016. Vol. 48. P. 584–592. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2015.11.025
- Территориальная схема обращения с отходами Саратовской области / Министерство природных ресурсов и экологии Саратовской области. URL: https://www.minforest.saratov.gov.ru/info/?SECTION_ID=89 (дата обращения: 10.12.2024).
- Рубинов В. В., Фетисов В. А. Разработка модели оптимизации потоков ТКО на уровне маршрутов // Системный анализ и логистика. 2021. № 4 (30). С. 68– 75. https://doi.org/10.31799/2077-5687-2021-4-68-75, EDN: HAMJQE
- Рогулин Р. С., Нечаев П. В., Плешанов Д. Е. Решение транспортной задачи линейного программирования с учетом времени и максимального потока // Транспортное дело России. 2018. № 4. С. 79–82. EDN: XWTRWX
- Generowicz A., Kowalski Z., Kulczycka J. Planning of Waste Management Systems in Urban Area Using MultiCriteria Analysis // Journal of Environmental Protection. 2011. Vol. 2. P. 736–743. https://doi.org/10.4236/jep.2011.26085
- Zhang Y., Luo X., Han X., Lu Y., Wei J., Yu C. Optimization of Urban Waste Transportation Route Based on Genetic Algorithm // Security and Communication Networks. 2022. Vol. 2022. Article ID 8337653. https://doi.org/10.1155/2022/8337653
- Xu X., Wang F., Chen Y., Yang B., Zhang S., Song X., Shen L. Design of urban medical waste recycling network considering loading reliability under uncertain conditions // Computers & Industrial Engineering. 2023. Vol. 183. Article ID 109471. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109471
- Балашовский район: гипсометрическая карта [Карты] / сост. и подгот. к изд. Саратовгражданпроект. Масштаб 1:300 000. Саратов : Саратовгражданпроект, 2008.
- О состоянии и об охране окружающей среды Саратовской области в 2022 году. URL: https://minforest.saratov.gov.ru/info/?SECTION_ID=65&ELEMENT_ID=4622 (дата обращения: 10.12.2024).
- СП 56.13330.2011 Производственные здания. Актуализированная редакция СНиП 31-03-2001. М. : Стандартинформ, 2017. 52 с.
- Ghiani G., Laganà D., Manni E., Triki C. Capacitated location of collection sites in an urban waste management system // Waste Management. Vol. 32, № 7. P. 1291–1296. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2012.02.009
- Scikit-learn developers. DBSCAN: Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise // Scikitlearn : Machine learning in Python. URL: https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.... (дата обращения: 11.04.2024).
- Левитин А. Алгоритмы: введение в разработку и анализ. М. : Вильямс, 2006. 574 с.
- Востряков А. В., Ковальский Ф. И. Геология и полезные ископаемые Саратовской области : учеб. пособие. Саратов : Изд-во Сарат. ун-та, 1986. 125 с.
- Березюк М. В., Румянцева А. В., Румянцева Е. И. Эколого-экономическое обоснование проекта по переработке твердых коммунальных отходов на основе современных технологий // Вестник ВГУ. Серия : Экономика и управление. 2017. № 3. С. 31–38. EDN: YKHFQN
- Теплова Т. В. Инвестиции : учебник и практикум для вузов ; 2-е изд., перераб. и доп. М. : Юрайт, 2024. 781 с.
- Ларионов Н. М., Рябышенков А. С. Промышленная экология : учебник и практикум для вузов ; 4-е изд., перераб. и доп. М. : Юрайт, 2024. 472 с.
- Экономика природопользования : учебник / под ред. К. В. Папенова. М. : Изд-во Московского университета, 2012. 900 с.
- Ильченко И. А., Макарцева Л. В., Преображенский Ю. В., Цоберг О. А. География хозяйства Саратовской области. Саратов : ИЦ «Наука», 2018. 99 с. EDN: WMNJUU
- Преображенский Ю. В., Клюкин С. С. «Зелёные» технологии в обрабатывающей промышленности российских регионов // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Науки о Земле. 2024. Т. 24, вып. 4. С. 222–229. https://doi.org/10.18500/1819-7663-2024-24-4-222-229, EDN: BXUMON