电子邮件:solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战,尤其是在尼日利亚等发展中国家,其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能(AI)技术解决发展中国家塑料废物的潜力,重点是尼日利亚的情况。通过对挑战,机遇,案例研究,政策含义和建议的全面分析,本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距,数据稀缺和道德考虑之类的挑战,以及创新,效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集,分类,回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法,基础设施和技术投资,公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策,垃圾填埋场,教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步,协作伙伴关系,投资增加,支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量,发展中国家可以解决塑料废物危机,促进环境可持续性,并为所有人提供更清洁,更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物,AI技术,发展中国家,废物管理,环境可持续性doi:http://dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文:Solaja,O。M.(2024)。释放了人工智能的力量:革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术,12(1),28-38 doi:http://dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
肥料动物饲料农药,除草剂洗涤剂阻燃剂润滑剂添加剂电池电解质塑料添加剂催化剂……等等!
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源,因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法,因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物,并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是,COSMO热模型无法解释关键过程参数,从而降低了这些计算模型的准确性。因此,需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器(测试MAE:4.510,测试R 2:0.884)和RF分类器(测试精度:0.938,测试召回:0.974)获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征:溶剂与喂养比,N - 辛烷 - 水分系数,氢键,氢键和范德华对多余的焓的贡献,以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具,以从废水中去除药物。
一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室,北京师范大学,朱海大学519087,中国B国家安全与紧急事务管理学院,北京师范大学,北京师范大学519807,中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories(TPESE),tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101,中国d汤吉大学,中国D调查与地理信息学院,上海200092,中国e太空,地球和环境系,查尔默斯技术大学,SE-412,SE-412 96,瑞典哥德堡,地球地球科学与技术学院,Nanjing Tech大学,Nanjing Tech,Nanjing 211816,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,yunnnan,yunnnnan,yunnnan,yunnnan,yunnnan,yunnnnan,yunnnan,yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所,城市与环境科学学院,北京大学,北京大学100871,中国I城市规划与设计学院,深圳研究生院,北京大学,深圳518055,中国一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室,北京师范大学,朱海大学519087,中国B国家安全与紧急事务管理学院,北京师范大学,北京师范大学519807,中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories(TPESE),tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101,中国d汤吉大学,中国D调查与地理信息学院,上海200092,中国e太空,地球和环境系,查尔默斯技术大学,SE-412,SE-412 96,瑞典哥德堡,地球地球科学与技术学院,Nanjing Tech大学,Nanjing Tech,Nanjing 211816,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,Yunnnan,yunnnan,yunnnnan,yunnnan,yunnnan,yunnnan,yunnnnan,yunnnan,yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所,城市与环境科学学院,北京大学,北京大学100871,中国I城市规划与设计学院,深圳研究生院,北京大学,深圳518055,中国
摘要尼日利亚的尼日尔三角洲地区遭受石油污染,这会影响生态系统功能和人类健康,这需要找到利用当地资源的可持续补救选择。在这项工作中,主要用作农业目的的牛粪(CM)和家禽粪(PM),用于在实验室尺度上生物化原油污染的土壤。除了容易访问外,CM和PM还具有可持续的生物外源,可用于多种微生物,可用于生物学。在1.5个月研究结束时,评估了修正案对NC 10 -NC 40范围内指定的石油总碳氢化合物(STPH)的影响。与CM污染的土壤相比,观察到在PM对土壤中的STPH降解明显更高(23%);自然衰减土壤(Rena)增加了1%的降解。分析的样品中的前主导级分数为NC 16 -NC 35。与CM修订选项相比,PM修正案可以更好地对这些部分进行生物修复。此外,生物塑料比修正案与受污染的土壤的影响表明,每种形成的生物添加的比率为1:1(w/w)的比率比比率1:2(w/w)更好,这表明修正的量较高,而污染的土壤与污染的土壤的量越高,则有效的生物化量越有效。这项研究的结果证明了PM作为可持续,负担得起和本地生物修复技术的潜力,该技术在尼日尔三角洲的原油污染的土壤中恢复了土壤。
作为“Fit for 55”计划的一部分,多项政策要求使用先进和废弃生物燃料。主要政策工具是可再生能源指令 (RED 或 REDIII),但 Fuel EU 和 ReFuel EU 法规也为这些生物燃料提供支持,特别是针对航运和航空。根据 RED 的附件 IX,先进和废弃生物燃料分为需要新型生物燃料技术的材料 (A 部分),例如林业残留物,以及成熟途径,例如废弃食用油和动物脂肪 (B 部分)。随着 REDIII 的增强,到 2030 年必须实现可再生氢衍生物和 A 部分生物燃料 5.5% 的新综合目标,这可能会引发对可能更便宜的 A 部分生物燃料的推动。另一方面,B 部分原料被限制为总运输能量的 1.7%。
摘要估计表明,全球供人消费的大量食物被丢失或浪费,这强调了减少食物浪费以解决环境问题的重要性。这项研究研究了来自十个巴西街头市场的25种不同食物废物分数的一代和相关的碳足迹。目的是确定食品类别中的热点,分析食物浪费的原因并研究阻碍食物浪费减少的潜在危险因素。本研究在确定预防和价值措施以及废物管理策略以增强农业发展系统的可持续性时寻求提供支持。该研究表明,每周在RibeirãoPreto和SãoPaulo的街头市场中,每个摊位的4.98公斤和20.15公斤的食物都会浪费,导致平均碳足迹为6.74 kg和35.20 kg CO 2 EQ。每个摊位。具有最大碳足迹的三种食品类别是(1)不可避免的食物浪费,(2)叶子,花和茎以及(3)肉。RibeirãoPreto和圣保罗街市场的年度食品废物产生估计分别为每年0.50和2.22公斤。这表明从垃圾填埋场到其他废物管理方法将有机食品浪费,尤其是不可避免的废物转移,具有减少碳足迹的巨大潜力。叶子,鲜花和茎以及肉类应优先考虑预防措施。
在关于国际废物贸易的辩论中,对资源效率和回收利用的关注逐渐开始伴随着否定环境外部性的关注。在这种情况下,我们研究了扩展生产者责任(EPR)对废物蝙蝠出口(WB)的影响。EPR被认为是“废物市场化”的关键政策。另一方面,WB是一种危险废物,也含有高浓度的关键原材料。因此,它们对于恢复关键资源的战略重要性,同时需要适当的环境管理。因此,对于处理WB的情况以及如何影响相关策略的情况至关重要。我们的结果基于重力框架中的差异差异模型,在EPR实施与其他废物的趋势相结合后,WB出口显示出一致的增加。此结果可能是间接的
硝化和反硝化生物过程用于去除废水处理中的氮,可提高出水水质,从而减少接收介质中的硝化和随后的氧气消耗;进一步将输送到沿海地区的氮降低到防止沿海水体富营养化的水平[1]。硝化是一个自养需氧过程,通过两个连续的反应将铵转化为硝酸盐:NH 4 + NO 2 – NO 3 –。在铵氧化的第一步中,铵被铵氧化细菌转化为亚硝酸盐,在第二步中,亚硝酸盐被亚硝酸盐氧化细菌转化为硝酸盐。众所周知,硝化生物的比例随着废水 C/N 比的增加而减少。反硝化是一种异养缺氧过程,通过反硝化生物体将硝酸盐转化为气态氮,反应顺序如下:NO 3 – NO 2 – NO N 2 O N 2 [2]。在废水处理中,硝化和反硝化通常分两个步骤进行,因为这两个过程的环境条件不同。废水的生物处理需要培养专门的细菌种群,这些细菌种群可通过固定化等工程技术来强化和加速。事实上,生物过滤器相对于活性污泥的主要优势在于其致密性和在废水生物处理中的效率 [3]。通常,生物膜被描述为基质包裹的微生物,它们粘附在表面和/或彼此上,产生一个动态环境,其中组成微生物细胞似乎达到体内平衡,并被最佳地组织起来以利用所有可用的营养物质。尽管有相当多的综合评论涵盖了生物膜特征和生物膜形成 [3],但它们通常不太强调生物物理原理在生物膜中的作用 [4]。在本研究中,我们根据最近的技术和理论进展重新审视膜催化生物物理模型,以及如何利用它们来强调膜介导硝化和反硝化的细节。我们研究了氮浓度在膜催化中可能造成的影响,并将注意力集中在用于确定分配常数的技术上。
作者的完整列表:吴,朱兰; Nanyang Technology University,能源研究所SOH,Tanto; Nanyang Technology University,能源研究所Chan,Jun Jie;南良技术大学,能源研究所Meng,Shize;丹尼尔(Daniel)材料科学与工程学院Nanyang Technological University; CEA,ICSM Srinivasan,Madhavi;南南技术大学,材料科学与工程学院,乔阳;南南技术大学,材料科学与工程学院