我国部分生活垃圾填埋场厌氧降解参数预测与探讨

依据我国住房和城乡建设部提出的生活垃圾分类方法,给出了生活垃圾填埋场厌氧降解参数预设值,包括厨余类、纸类、织物类和木竹类的甲烷产生潜力、降解速率和碳贮藏因子。并据此预测了我国不同城市生活垃圾填埋场的厌氧降解参数。依据预测结果的层次聚类分析,提出了我国不同区域部分城市生活垃圾填埋场的填埋气体收集、利用和处理设施的管理建议。     

机器学习在建筑垃圾处理领域的应用与现状

建筑垃圾产生量巨大,成分复杂,如果不能妥善处理,其中的沥青、石膏、重金属、油漆等物质会与周围空气、土壤、水体反应并产生有害物质,严重危害人类的生存环境。我国“无废城市”的建设要求明确提出要建设固体废物综合管理体系以提升废弃物的资源利用率的策略。建筑垃圾作为我国体量最大的城市固体废物,已成为被重点关注的对象,实现建筑垃圾资源化利用迫在眉睫。传统的建筑垃圾资源化处置通过人工、机械将建筑垃圾分类后再对建筑垃圾进行资源化利用,过程中存在管理难度大、效率低、成本过高等问题。机器学习作为人工智能的核心,已经逐渐应用到建筑垃圾处理的各个环节中,能有效提高建筑垃圾的资源化利用率。对建筑垃圾和机器学习的基本情况进行描述,介绍了建筑垃圾处理的过程,对机器学习在建筑垃圾处理领域的研究进展进行综述。最后结合我国国情,针对建筑垃圾处理领域提出几点建议,以期为实现建筑垃圾处理领域的自动化、智能化提供参考。