两家工厂现有的 MHI 已达到使用寿命。它们需要大量的维护。此外,2016 年污水污泥焚烧最大可实现控制技术 (SSI MACT) 法规规定,一旦现有焚烧炉的维护和改造总累计成本超过焚烧炉原始购买成本的 50%,则该单元不再被视为“现有”并被视为“新”。根据 2016 年 SSI MACT 法规,“新”焚烧炉需要遵守更严格的空气排放要求。MSD 已确定,任何未来用于改进 MHI 的投资都可能导致它们被重新归类为“新”。因此,MSD 已决定用新的流化床焚烧炉 (FBI) 替换每个工厂现有的 MHI。
随着人们的物质生活水平继续提高,房屋的类型和数量 - 持有垃圾的类型和数量迅速增加。因此,迫切需要开发一种合理有效的垃圾分类方法。这对于资源回收和环境改进非常重要,并有助于生产和经济的可持续发展。但是,由于大量模型参数,现有的基于深度学习的垃圾图像分类模型通常会遭受低分类精度,鲁棒性不足和慢速检测速度的影响。为此,提出了一个新的垃圾图像分类模型,并以Resnet-50网络为核心架构。特别是,首先提出了一个冗余特征融合模块,使该模型能够充分利用有价值的功能信息,从而提高其性能。同时,该模块从多尺度功能中滤除了冗余信息,从而减少了模型参数的数量。第二,Resnet-50中的标准3×3卷积被替换为深度分离的卷积,从而显着提高了模式的计算效率,同时保留了原始卷积结构的特征提取能力。最后,为了解决阶级不平衡问题,加权因素被添加到焦点损失中,旨在减轻类不平衡对模型性能的负面影响并增强模型的鲁棒性。trashnet数据集的实验结果表明,所提出的模型有效地减少了大小的数量,提高检测速度并达到94.13%的准确性,超过了现有的基于深度学习的废物图像分类模型的绝大多数,表明其固定实用值。
在Moeve,我们认识到水不仅是生命的重要资源,而且是生态系统和社区福祉的平衡。符合我们2030年的“积极运动”战略和联合国可持续发展目标(SDG)6,该目标呼吁确保水及其所有人的可持续管理,我们重申我们对护理和负责任的水域的承诺,并承认获得清洁和安全的饮用水的普遍权利。作为这项承诺的一部分,我们认为有必要最大程度地减少取水并最大程度地提高其在所有运营中的效率,并采用最佳的可用技术来促进可持续的水管理。
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批量项目包括:家具,篮球篮(拆除),冰箱和冰柜(卸下门),电器,电视,大玩具和额外的袋子。地毯,填充物以及切成4英尺长,卷,胶带或领带的大地毯。床垫,盒子弹簧,软垫沙发,椅子和躺椅必须完全包裹并用塑料密封。木制家具或其他大型物品,例如大盒子,锻炼设备,钢琴,热水浴缸,浴缸和台面,超过4英尺和/或重50磅以上。宽松的木材必须切成4英尺长,捆绑的指甲或螺丝钉在安全的上方,并整齐地堆叠。在塑料袋中包含所有松散的碎屑。捆绑包和袋子的重量不能超过50磅。承包商对自己的碎片处置负责。
Mass Burn 焚烧炉厂 18.2 MW 焚烧炉 2020 年 7 月 23 日 2039 年 5 月 31 日
根据零废物马萨诸塞州 (Zero Waste Massachusetts) 于 2022 年发布的一份报告,马萨诸塞州最终进入垃圾填埋场或焚烧炉的垃圾总量中有 40% 本可以回收或堆肥。许多此类物品,如塑料外卖容器、饮料瓶和塑料袋,要么被焚烧、被不当丢弃,要么可能需要 400 多年才能分解。每年有数百万吨塑料垃圾进入我们的海洋和水道。一旦进入水中,塑料就会分解成更小的微塑料,危害海洋生物,并污染海岸线和海滩。塑料污染每年给全球海洋生态系统造成高达 190 亿美元的经济损失,包括渔业、旅游和娱乐业的损失以及沿海清理成本。单靠回收无法解决塑料污染问题。这就是为什么越来越多的人开始转向循环经济体系,让材料和产品尽可能长时间地循环。循环经济项目为塑料污染危机提供了一个潜在的解决方案。目前,循环经济项目很少得到政府支持,也不符合马萨诸塞州回收业务发展补助金计划的资格。可重复使用的替代品缺乏补助金,这阻碍了我们防止这些材料污染海岸线、垃圾填埋场和海洋的能力。向循环经济转型
摘要 - 如今,上线对许多生态系统的平衡构成了重大威胁。一个例子是大海,垃圾来自海岸和城市,通过排水沟,街道和水道,在分解过程中释放有毒的化学物质和微塑料。垃圾去除通常是由人手动执行的,这本质上会降低可以从环境中有效收集的废物量。在本文中,我们提出了一个新颖的四足机器人原型,由于其自然机动性,它能够自主收集烟头,这是全球第二常见的最常见的无垃圾废物,在很难触及轮式和追踪机器人的地形上。我们方法的核心是用于垃圾检测的卷积神经网络,其次是时间优化的计划者,用于减少收集所有目标对象所需的时间。精确的垃圾去除,该过程驱动了真空吸尘器的喷嘴,该清洁器连接到检测到的香烟屁股顶部的机器人腿上之一。由于喷嘴的这种特殊位置,我们能够执行收集任务,而无需停止机器人的运动,从而大大增加了整个过程的时间效率。在六个不同的室外场景中进行了广泛的测试,以显示我们的原型和方法的性能。对作者的最佳知识,这是第一次提出这种设计和方法并在腿部机器人上成功测试。