Для цитирования:
Папилин Д. В., Проказов М. Ю. Оптимизация размещения объектов сбора и переработки твердых коммунальных отходов (на примере Балашовского района Саратовской области) // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Науки о Земле. 2025. Т. 25, вып. 1. С. 13-19. DOI: 10.18500/1819-7663-2025-25-1-13-19, EDN: FROCTD
Оптимизация размещения объектов сбора и переработки твердых коммунальных отходов (на примере Балашовского района Саратовской области)
Проблема обращения с твёрдыми коммунальными отходами в России становится всё более актуальной, требуя внедрения эффективных территориально-ориентированных решений. В статье анализируются вопросы оптимизации размещения объектов сбора и переработки твёрдых коммунальных отходов на примере Балашовского района Саратовской области. Основное внимание уделяется использованию методов линейного программирования и геоинформационного моделирования для выбора оптимальных мест размещения мусороперерабатывающих заводов. Применение ГИС-технологий и методов пространственного анализа позволило провести зонирование территории и оценку экологических рисков. Разработана оптимальная схема размещения объектов сбора и переработки твёрдых коммунальных отходов для Балашовского района Саратовской области. Предложенная схема позволяет минимизировать затраты на транспортировку отходов и максимизировать эффективность их переработки, что способствует созданию более устойчивой и экономически выгодной системы обращения с отходами в регионе.
- 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