Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Совершенствование системы обращения с твердыми коммунальными отходами в городах

ВАК РФ 03.00.16, Экология

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование системы обращения с твердыми коммунальными отходами в городах"

На правах рукописи

Рюмина Наталия Васильевна

□ОЗ171570

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ ОБРАЩЕНИЯ С ТВЕРДЫМИ КОММУНАЛЬНЫМИ ОТХОДАМИ В ГОРОДАХ

Специальность 03 00 16 - «Экология»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

О 5 кюч 2008

Уфа-2008

003171570

Работа выполнена на кафедр^ «Химическая технология и промышленная экология» Самарского государственного технического университета

Научный руководитель

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Быков Дмитрий Евгеньевич

доктор технических наук, доцент Назаров Владимир Дмитриевич, кандидат технических наук Минигазимов Ильгиз Наилович

Ведущая организация Институт промышленной экологш

Уральского отделения Российской академш наук

Защита состоится 25 июня 2008 года в 11-30 на заседании совета по защит докторских и кандидатских диссертаций Д 212 289 03 при Уфимском государственно нефтяном техническом университете по адресу 450062, Республика Башкортоста г Уфа, ул Космонавтов, 1

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Уфимског государственного нефтяного технического университета

Автореферат разослан 23 мая 2008 года

Ученый секретарь С <7^ Абдульминев К Г

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Рост городов сопровождается увеличением количества твердых коммунальных отходов (ТКО), что в свою очередь негативно отражается на состоянии пригородных и городских территорий, приводит к деградации экосистем Идеология устойчивого развития общества предполагает улучшение условий жизни людей, которое невозможно без неуклонного совершенствования системы обращения с ТКО, проводимого на основе глубокого анализа стадий жизненного цикла отходов, разработки новых подходов к качественному извлечению и рециклингу ценных компонентов В крупных городах интенсивная генерация больших объемов отходов происходит на ограниченной территории, поэтому в градопромышленных агломерациях существуют все объективные условия для развития промышленной сортировки с целью получения вторичных материальных ресурсов

Организация сортировочных станций направлена на максимально полное извлечение из отходов технически ценных компонентов, особенно полимеров При содержании в отходах на уровне 10-15% мае , полимеры определяют ориентировочно 60% стоимости ресурсного потенциала ТКО Однако решение задачи получения качественных вторичных полимеров в настоящее время упирается в несовершенство системы выделения индивидуальных полимерных фракций из многокомпонентных смесей Существующие способы сортировки полимеров по видам, основанные на визуальной идентификации, как правило, направлены на отбор емкостей из полиэтилентерефталата и изделий из полиэтилена, составляющих фракцию вторсырья низкого качества ввиду присутствия ней других полимеров, в том числе хлорсодержащих Поэтому в настоящий момент чрезвычайно актуальным является создание нового метода идентификации для промышленной сортировки полимеров, позволяющего эффективно определять их природу и тем самым получать вторичные материалы высокого качества

Настоящая работа проведена в рамках Федеральной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы» (2006-2007 гг)

Цель работы - совершенствование системы обращения с ТКО городов для увеличения доли переработки отходов и снижения негативного воздействия на окружающую среду

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи

- разработать систему инженерно-экологической оценки, позволяющую выявлять лимитирующие стадии в жизненном цикле потоков ТКО, определять оптимальные пути снижения негативного воздействия отходов на окружающую среду,

- разработать научно обоснованную модель сортировочных станций и пункт приема вторсырья в городах для предотвращения экологического ущерба,

- провести оценку динамики состава ТКО городов во времени, с цель выработки прогноза производства вторсырья после переработки,

- создать схему выделения наиболее крупнотоннажных полимерных фракций многокомпонентных ТКО на сортировочных станциях для рециклинга

Научная новизна

1 На основе многолетнего анализа состава отходов г г Самары и Толья получены уравнения, описывающие кривые устойчивого изменения концентрац фракций, позволяющие прогнозировать состав ТКО как источника вторичнь материальных ресурсов

2 Предложена усовершенствованная система инженерно-экологической оценк обращения с коммунальными отходами города, представляющая собой алгорит основанный на расчете материального баланса стадий жизненного цикла отходов

3 Предложена сетевая модель сортировочных станций с пунктами прие вторсырья для увеличения доли переработки ТКО, снижения их негативно воздействия на городские экосистемы и предотвращения экологического ущерба

4 Разработан новый способ идентификации изделий из полипропилен полистирола, полиэтилена, полиэтилентерефталата в многокомпонентных ТК основанный на обработке ИК-спектров с применением методов многомерного анализ

Практическая значимость

1 Найдены коэффициенты уравнений, описывающих динамик морфологического состава и позволяющие прогнозировать на ближайший перио времени содержание ценных фракций в ТКО для городов Самары и Тольятти

2 Система инженерно-экологической оценки позволяет разрабатывать схем санитарной очистки городов и мероприятия по их развитию, позволяющи существенно уменьшить негативное влияние ТКО на пригородные и городски экосистемы.

3 Сетевая модель является перспективным вариантом для проектировани мусоросортировочных производств в городах и позволяет рационально управлят потоками технически ценных компонентов отходов Сетевая модель применена пр проектировании объектов централизованного сбора и сортировки ТКО в г Самаре, чт позволяет предотвратить экологический ущерб более чем на 40 млн руб /год

4 Способ выделения индивидуальных полимерных фракций из ТКО позволи получать на сортировочных станциях качественное полимерное вторсырье и те самым расширить спектр направлений его вторичного использования

5 Материалы диссертации используются в учебном процессе СамГТУ, СГАСУ студентами специальности «Охраны окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов» и слушателями факультета повышения квалификации

Апробация работы. Основные результаты работы доложены и обсуждены на 61, 63-й Региональных научно-практических конференциях по итогам НИР СГАСУ «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре Образование Наука Практика», 2004-2006, V, VI Международном симпозиуме «Современные методы анализа многомерных данных», Самара, 2006, Казань, 2008, III Всероссийской научной конференции «Марушкинские чтения», Уфа, 2006

Публикации по результатам исследований. Основное содержание диссертации изложено в 13 публикациях, в том числе в 3 статьях по списку ВАК, 1 статье, материалах и тезисах докладов 9 конференций

Реализация результатов работы Полученные в настоящей работе результаты были применены при разработке схем санитарной очистки и мероприятий по их развитию для городов Самары, Ноябрьска, Муравленко, позволяющих существенно уменьшить негативное влияние ТКО на городские экосистемы На защиту выносятся:

- результаты анализа и прогноза динамики морфологии ТКО на примере городов Самары и Тольятти,

- система инженерно-экологической оценки обращения с ТКО города,

- сетевая модель сортировочных станций с пунктами приема вторсырья переработки ТКО для снижения их негативного воздействия на городские экосистемы и предотвращения экологического ущерба,

- новый способ идентификации наиболее крупнотоннажных полимерных фракций из многокомпонентных ТКО

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения 5 глав, выводов, библиографического списка, включающего 140 наименования Основная часть диссертации изложена на 121 с машинописного текста, содержащего 24 рисунка, 27 таблиц

Содержание работы

Во введении обоснованы актуальность темы диссертации и определены объекты исследования, поставлены цели работы Сформулированы задачи, решение которых позволит усовершенствовать систему обращения с ТКО в городах Показаны научная новизна и практическая значимость диссертационной работы

В первой главе рассмотрены основные аспекты обращения с ТКО в городах Анализ литературы показал, что по мере развития социума объемы образования ТКО неуклонно увеличиваются В то же время самым распространенным методом утилизации остается захоронение несортированных отходов на полигонах и свалках Это ведет к безвозвратной потере полезных материалов, имеющих реальный спрос на рынке вторсырья и увеличению масштабов негативного воздействия ТКО на окружающую среду

Мировая политика и развитие технологий в области обращения с отходами направлены на максимальное извлечение из них технически ценных компонентов или вторичной энергии В этих же направлениях ведутся работы и в России Проблеме совершенствования систем обращения с отходами посвящены исследования таких ученых, как Мирный А Н , Систер В.Г., Абрамов Н Ф , Вайсман Я.И , Шубов Л Я и др

Сортировка ТКО в городах России в основном находится на начальной стадии организации. Основанием для определения технико-экономических показателей сортировочных станций, как правило, служат лишь данные о численности населения и обобщенном составе отходов На сегодняшний день имеется острая необходимость в системе инженерно-экологической оценки обращения с ТКО в городах, позволяющей обосновывать технико-экономические показатели сортировочных станций, с учетом всех особенностей города и анализа перспектив развития рынка вторсырья Без применения научно обоснованного подхода сортировочные производства, как правило, прекращают свою деятельность в связи с нерентабельностью

Практика показывает, что сортировочное производство наиболее эффективно при работе на качественном техногенном сырье - ТКО от коммерческих организаций города, которые характеризуются повышенным содержанием малозагрязненных компонентов и низким содержанием балластных фракций Особого внимания заслуживает полимерная составляющая отходов, так как в настоящее время основная масса полимеров направляется на захоронение в окружающей природной среде Существующие способы сортировки полимеров по видам не способны решить проблему качественного выделения из ТКО крупнотоннажных фракций полиэтилена, полипропилена, полистирола Разработка новых подходов к идентификации природы полимеров будет способствовать возврату полимерных отходов в хозяйственное использование Кроме того, в настоящей работе показано, что для определения технико-экономических показателей сортировочного производства важнейшей информацией являются детальные данные о морфологическом составе ТКО города и перспективах его изменения в будущем

Во второй главе нами была поставлена цель изучить изменения состава ТКО городов Самары и Тольятти в течение длительного интервала времени и сопоставить полученные результаты с данными литературы по другим крупным городам, для определения перспектив получения из отходов вторичных ресурсов На рисунках 1 и 2 приведены кривые изменения состава ТКО в Самаре и Тольятти соответственно Данные по составу отходов до 2000 года приведены из литературы Состав ТКО изучали путем сортировки и последующего взвешивания фракций отходов, поступающих на Завод по переработке бытовых отходов г Тольятти и полигон г. Самары «Преображенка». На полигоне проводили три взвешивания в месяц на весах марки РП-200 Ш 13 с точностью 100 г, затем рассчитывали среднеарифметические концентрации соответствующих фракций в партии отходов, содержащихся в одном мусоровозе Величины концентраций получены путем арифметического усреднения содержания компонентов за календарный год Видно, что содержание пищевых отходов со временем увеличивается Для процесса сортировки эта тенденция изменения состава является потенциально негативным фактором, затрудняющим получение качественного вторсырья Содержание бумаги и картона в массе отходов с годами постепенно снижается, тем не менее бумага и картон остаются одними из главных компонентов, особо значимых для сортировки и вторичного использования Снижение их содержания связано с тем, что в товарообороте уменьшается доля бумажной и картонной упаковки товаров народного потребления, все больше заменяемой полимерами Соответственно концентрация полимеров в ТКО со временем неуклонно растет В будущем можно ожидать не только дальнейшее ее увеличение, но и усложнение состава пластиков

Полученные нами результаты по исследованию морфологического состава ТКО в городах Самарской области удовлетворительно согласуются с исследованиями специалистов Академии коммунального хозяйства им. Памфилова (г Москва) и с данными мусороперерабатывающих заводов г Санкт- Петербурга Концентрации ингредиентов в морфологическом составе ТКО различных городов детально не совпадают, но по градации в массе отходов и по значимости для дальнейшей промышленной сортировки и переработки компоненты отходов распределяются в одинаковом порядке и разделены нами на три категории-

Первая категория (особо значимые) пищевые отходы, бумага, картон, полимеры

Вторая категория (значимые) прочие отходы

Третья категория (малозначимые), древесина, текстиль, кожа, резина, металлы,

стекло

________Лщ^етрж^^ц&нщ&е. Дащщеиквджнвдез дастаяще&раСхые__

1994 г

1997 г

Пищевые отходы, Бумага, картон Полимеры Прочие отходы

2000 г

- Стекло

- Текстиль

- Древесина ■ Металлы

2002 г

2005 г 2006 г Календарный Кости Г°Л Камни керамика, отсев менее 15 мм Кожа, резина

Рисунок 1 - Изменение морфологического состава ТКО г Самары во времени

3

Литературные (Данные, полученные в настоящей работе "данные "I

1999 г 2000 г

Пшцевые отходы Бумага, картон Полимеры Прочие отходы

2001 г 2002 г 2003 г 2004 г 2005 г 2006 г

Календарный

Стекло Текстиль Древесина Металлы

■ Кожа, резина

Рисунок 2 - Изменение морфологического состава ТКО г Тольятти во времени

Выявлено, что устойчивые изменения среднегодовых концентраций фракций ТКО во времени происходят по логарифмическому закону и описываются простым уравнением вида

у=к. 1пО + С,, (1)

где, к, и С, - эмпирические константы, Э - анализируемый год,

У-среднегодовое содержание 1-й фракции отходов, массовая доля. Ниже приведены значения коэффициентов уравнения (1), позволяющие прогнозировать содержание фракций ТКО первой и второй категории на ближайший период времени (ориентировочно 10 лет) Коэффициенты множественной корреляции составляет около 0,9

Таблица 1 - Коэффициенты уравнения (1), описывающего изменения

среднегодовых концентраций фракций ТКО городов Самары и Тольятти

Город, константы Фракции ТКО

бумага, картон пищевые полимеры прочие

Самара, к„ С, -5,1,38,8 + 0,2 5,4, -40,6 + 0,2 12,7,-96,5 + 0,2 -10,0, 76,9 ±0,5

Тольятти, к,, С, -11,0, 84,0 + 0,2 24,9,-18,9 + 0,2 7,6,-58,0 + 0,2 -21,6; 16,4 + 0,5

Проведенные исследования позволяют сделать вывод, что наиболее перспективными для промышленной сортировки выступают фракции бумаги, картона и дифференцированных по видам полимеров

В настоящей диссертационной работе для снижения негативного влияния на окружающую среду разработана система инженерно-экологической оценки обращения с ТКО (рисунок 3), которая представлена в виде алгоритма, включающего в себя следующие этапы

I - анализ стадий жизненного цикла отходов,

II - проведение инженерных расчетов и обоснование направлений движения потоков отходов,

III - оценка реализованных мероприятий по совершенствованию системы обращения с отходами

Первый этап является информационно-подготовительным, он состоит из информационного и аналитического блоков В информационный блок входят данные о стадиях жизненного цикла отходов и существующих в городе условиях их реализации Аналитический блок включает в себя результаты анализа информации о составе ТКО города и направлен на разработку путей совершенствования обращения с отходами

Рисунок 3 - Схема инженерно-экологической оценки обращения с коммунальными отходами в городах * СОО - система обращения с отходами

Основным этапом системы инженерно-экологической оценки обращения с ТКО является второй этап - проведение инженерных расчетов и технического обоснования направлений движения потоков отходов Результатом выполнения работ на втором этапе является сформированный материальный баланс по каждой из стадии жизненного цикла образование, сбор, транспортирование, перегрузка, переработка, размещение на полигонах Обращение с ТКО - это движение материального потока отходов во времени и пространстве При правильно организованной системе обращения образованный в единицу времени поток отходов проходит одну стадию за другой с эквивалентной производительностью. Стадия жизненного цикла, по каким-либо причинам не способная обеспечить оборот потока отходов, является лимитирующей Расчет материального баланса позволяет определить лимитирующую стадию и наметить оптимальные пути устранения лимитирования.

Система была апробирована при корректировке схемы санитарной очистки от ТКО города Самары Из материального баланса стадий жизненного цикла отходов (рисунок 4) видно, что при существующей системе обращения с ТКО лимитирующей стадией является стадия сбора На ней происходит отделение части потока ТКО от основного направления движения В результате в городе и его окрестностях рассеивается около 600 тыс м3/год отходов, что приводит к деградации городских экосистем.

Третий этап выступает в качестве результирующего итога инженерно-экологической оценки, для создания которой в настоящей работе использовали идеологию цикла Деминга, основанного на постоянном движении к усовершенствованию получаемых результатов На заключительном этапе выявляют неточности и недостатки предложенных мероприятий, проводят корректировку расчетных схем с учетом данных мониторинга состава ТКО и разрабатывают корректирующие мероприятия

На основе проведенной инженерно-экологической оценки системы обращениях отходами в городе Самаре были предложены и обоснованны мероприятия, главным из которых является проектирование 3-х сортировочных станций (рисунок 5) Видно, что объем отходов, размещаемых в окружающей природной среде, сократится на 850 м3/год, что составляет 25% от объема образования ТКО в городе.

В соответствии с мировой тенденцией перехода в области обращения с отходами на концепцию «Zero Waste» материальные потоки, - востребованные и созданные цивилизацией, не должны выходить в окружающую среду, если они связаны с негативными воздействиями Система инженерно-экологической оценки обращения с отходами позволяет направленно, шаг за шагом добиваться снижения потоков ТКО, размещаемых в окружающей природной среде.

Рисунок 4 - Схема материального баланса (тыс м5/год) по стадиям жизненного цикла ТКО г Самары на 2004 год

Рисунок 5 - Схема материального баланса (тыс м3/год) по стадиям жизненного цикла ТКО г Самара при орган сортировочных станций и пунктов приема вторсырья

Третья глава посвящена разработке сетевой модели сортировочных станций, которая может служить основой для проектирования производств по получению вторсырья и направлена на максимальное извлечение из ТКО ценных ресурсов

Схема разработки сетевой модели сортировочных станций для ТКО представлена на рисунке 6 Центром модели является станция сортировки коммерческих отходов и первичной переработки вторичного сырья. Сетью выступает множество пунктов приема полимеров, бумаги, картона, ветоши и другого вторсырья т населения и мелких предприятий сферы обслуживания Из пунктов приема торсырья ценные фракции направляются по мере накопления на сортировочную танцию для прессования, брикетирования, дробления и т д Необходимо отметить, что обранное на пунктах приема вторсырье от населения следует квалифицировать как коммерческие отходы Организация пунктов приема вторсырья позволит не допустить попадание большей доли ценных компонентов ТКО в общий поток отходов от жилого онда города

Схема включает в себя два основных этапа организации сортировочного роизводства Первый (аналитический) этап - разграничение ареалов обслуживания танций сортировки ТКО на территории города Сетевой метод организации станций и унктов приема вторсырья предусматривает закрепление за сортировочной станцией пределенного градопромышленного агломерата, который является ареалом бслуживания части отходообразующего пространства города Это позволяет не олько провести точные расчеты возможных поступающих объемов ТКО на станцию и ункты приема, но и сбалансировать их колебания во времени в процессе сбора

Зонирование территории города на градопромышленные агломераты, пределение количества и возможных мест ■ расположения станций проводят в оответствии с генеральным планом города Основными критериями выбора являются

- архитектурно-градостроительный, заключается в анализе расположения ромышленных зон города,

- эколого-санитарный, учитывает негативное влияние, которое может оказать оток мусоровозного транспорта на окружающую природную среду и здоровье аселения, наличие необходимой территории для обеспечения нормативных размеров анитарно-защитной зоны станции,

- транспортный, учитывает расположение автотранспортных магистралей, одъездных дорог на станцию

Второй (расчетный) этап - определение мощности мусоросортировочных танций, исходя из объемов коммерческих отходов в градопромышленных гломератах

Рисуноь 6 - Схема разработки сетевой модели организации сортировочных станций дтя ТКО

ш' Сортировочные станции ТКО

_. Граница ареалов

обслуживания станций

. Пункт приема вторсырья

■ Ареал обслуживания I станции

' Ареал обслуживания II станции

Ареал обслуживания Ш станции

На рисунке 7 приведены результаты апробирования сетевой модели сортировочных станций для г. Самары.

Рисунок 7- Схема зонирования территории г.Самары на ареалы обслуживания станций ТКО

Согласно архитектурно-градостроительному и транспортному критериям, территория города была разбита на три градопромышленных агломерата. В промышленных зонах Самары нами определены возможные места расположения станций, которые отвечают всем экологическим, санитарно-гигиеническим и градостроительным требованиям и имеют необходимую транспортную развязку. Выбраны следующие площадки для размещений сортировочных станций:

I - Территория рекультивированной свалки на землях совхоза «Красный Пахарь» (Красноглинский район);

II - Площадка в промышленной зоне пос. Зубчаниновка, район ул. Магистральной (Кировский район);

1П - Площадка в промышленной зоне по ул. Ветлянской (Советский район). Мощности сортировочных станций приведены в таблице 2 при создании трех сортировочных станций по сетевой модели предотвращенный экологический

ущерб составит более 40 млн руб./год.

Таблица 2 - Ориентировочный расчет мощности сортировочных станций в г Самаре, тыс м3/год

Наименование района (часть района, относящаяся к станции, %) Объем отходов, поступающих на сортировку Объем отходов, поступающих в пункты приема вторсырья Общий объем отходов Объем выпускаемого вторсырья Объем балластных отходов (20% от общего объема)

1 2 3 4 5 6

I - в Красноглипском районе

Красноглинский (100%) 25,394 7,129 32,523 26,018 6,505

Промышленный (70 %) 109,523 17,513 127,036 101,629 25,407

ИТОГО 134,917 24,642 159,559 127,647 31,912

II - в Кировском районе

Советский (10%) 12,419 2,147 14,566 11,653 2,913

Кировский (100%) 294,459 26,029 320,488 256,39 64,098

Промышленный (15%) 23,469 3,753 27,222 21,778 5,444

ИТОГО 330,347 31,929 362,276 289,821 72,455

III - в Советском районе

Советский (90 %) 111,769 19,327 131,096 104,877 26,219

Железнодорожный (100%) 62,219 8,830 71,049 56,839 14,21

Промышленный (15 %) 23,469 3,753 27,222 21,778 5,444

Самарский (100%) 61,495 5,045 66,540 53,232 13,308

Ленинский (100%) 64,783 8,601 73,384 58,707 14,677

Куйбышевский (100%) 27,755 12,091 39,846 31,877 7,969

Октябрьский (100%) 120,974 12,177 133,151 106,521 26,63

ИТОГО 472,464 69,824 542,288 433,831 108,457

Четвертая глава посвящена разработке способа идентификации для выделения индивидуальных полимерных фракций из многокомпонентного потока ТКО

Технология с использованием ИК-спектроскопии - один из наиболее многообещающих методов для автоматической сортировки полимеров Идентификация изделий основана на сравнении реальных спектров использованных изделий в отходах с известными спектрами полимеров различных типов К достоинствам данного метода стоит отнести высокую скорость, возможность работы в on-line режиме, способность идентификации широкого набора полимеров В то же

время его применение ограничивается присутствием в изделиях и пленках органно-минеральных загрязнений, красителей, пластификаторов и других примесей Поэтому при анализе ИК-спектров нами был использован математический аппарат, позволяющий учитывать влияние посторонних примесей в полимерах на их спектральные свойства.

Из ТКО были отобраны образцы полимерных изделий, изготовленных из полипропилена, полистирола, полиэтилена и полиэтилентерефталата Образцы отличались по типу, составу, цвету, степени загрязнения и внешнему виду. ИК-спектры пленок, вырезанных из образцов, снимали на приборе AVATAR 360 FT-IR в диапазоне 400-4000 см"1 Всего исследовали более 100 образцов различных полимеров На рисунках 8-11 приведены спектры полимерных составляющих ТКО в сравнении со спектрами чистых полимеров Видно, что чистые полимеры и полимерные материалы образцов, извлеченных из отходов, по спектральным характеристикам существенно отличаются между собой Поэтому для идентификации полимеров в отходах нами разработана математическая модель, позволяющая учитывать влияние посторонних примесей полимеров на их спектральные свойства

Построение математической модели идентификации полимерных изделий выполнено с использованием методов многомерного анализа Полученные спектры полимерных образцов в численном виде представляют собой большие массивы данных Для анализа подобных массивов в многомерном анализе применяют методы сжатия, позволяющие представить данные в компактном виде, удобном для визуализации и интерпретации В наших исследованиях анализ полученного массива данных проводили при помощи метода главных компонент (МГК) и метода формального независимого моделирования аналогий классов (СИМКА) Был использован пакет математических программ UNSCRAMBLER® фирмы «САМО» Расчеты выполнены в лаборатории хемометрики Института химической физики РАН (г Москва)

Из полученного массива спектральных данных в численном виде сформировали матрицу X размерностью I х J, где I - число исследованных образцов, а J - число анализируемых длин волн в спектре образцов С помощью МГК выполнили разложение исходной матрицы данных X и представили ее в виде произведения двух матриц Т и Р

X = ТРт + Е, (2)

где Т - матрица счетов размерностью IXA, Р - матрица нагрузок размерностью J*A, а Е - матрица остатков размерностью I*J Величина А называется числом главных компонент Тем самым произведена проекция исходных данных X на пространство меньшей размерности А Набор элементов матрицы Т из I векторов-строк (размерностью А), представляет собой проекции исходных образцов на новое

—— Спектр из базы данных

Рисунок 8 - Спектры образцов полипропилена и спектр полипропилена из базы данных

5ЕЕЕЕ: Спектры образцов - Спектр из базы данных

Рисунок 10 - Спектры образцов полиэтилена и спектр

; Спектры образцов ——— Спектр из базы данных Рисунок 9 - Спектры образцов полистирола и спектр полистирола из базы данных

—— Спектры образцов —— Спектр из базы данных

Рисунок 11 - Спектры образцов полиэтилентерефталата и

одпространство. Набор из .1 векторов-строк (размерностью А), составляющих матрицу представляет проекции исходных координатных векторов-переменных. Набор 'шементов из А векторов-столбцов матрицы Т представляет проекцию всех образцов на >сь а главных компонент. Таким образом, полученную матрицу X исходных данных, »азмерностью 100 х 1872, преобразовали в векторы, одни из которых векторы счетов, 1торые - векторы нагрузок. Количество векторов счетов соответствует количеству выбранных главных компонент. В нашем случае выбраны две главные компоненты, Отражающие направления изменения свойств образцов из различных полимерных Материалов.

На рисунке 12 приведено расположение массивов данных, соответствующих различным типам полимеров, на графике счетов в поле главных компонент. Видно, что Ьпектральные характеристики полимеров четко распределяются на четыре группы, оответствующие типам исследуемых полимерных образцов.

-1000

-1500 -1000 -500 0 500 1000 1500

Значение величины главной компоненты 2, условные единицы

в © А ф- _ исследуемые образцы (ПС, ПП, ПЭТ, ПЭ); □ О А О - тестовые образцы (ПС, ПП, ПЭТ, ПЭ)

Рисунок 12 - Расположение массивов спектральных данных различных полимерных образцов из ТКО в поле главных компонент

Используя полученную математическую модель, легко идентифицировать неизвестные полимерные образцы из отходов. Для верификации модели было

исследовано дополнительно по пять образцов четырех типов полимеров Тест-результаты полностью соответствовали изначально полученному групповому распределению полимерных образцов из ТКО (рисунок 12) Полученная математическая модель определяет вид полимера с вероятностью 95%

Для дифференцирования тест-образцов в построенной методом МГК модели мы использовали метод СИМКА В основе этого метода лежит предположение о том, что все объекты в одном классе имеют сходные свойства и обладают индивидуальными особенностями При дифференцировании необходимо учитывать только сходство и отбрасывать особенности как шум Для этого каждый класс из исследуемого набора независимо моделируется методом МГК с разным числом главных компонент А

После этого вычисляются расстояния между классами, а также расстояния от каждого класса до нового объекта Расстояние с] от объекта до класса, в нашем случае вида полимера, вычисляется как среднеквадратичное значений остатков, возникающих при проецировании объекта на класс Вторая величина Ь определяет расстояние от объекта до центра класса На рисунках 14 - 17 графически показано дифференцирование методом СИМКА тест-образцов полипропилена, полистирола, полиэтилена и полиэтилентерефталата Вертикальная и горизонтальная линии определяют математические условия Образцы, которые попадают в меньший квадрат, т е имеют небольшие значения Ь и с!, относятся к виду выделяемого полимера

Построенная в настоящей работе модель для четырех типов полимеров позволяет также установить внутренние закономерности и связи внутри каждого типа На рисунке 13 показано распределение экспериментальных данных по спектрам изделий из полиэтилентерефталата в поле главных компонент

IX

о х

п ГЗ

X

г

3"

г с; и а и к

X и т я X

п

л

=г

X X 5

и о

X са о ч о

>ч

-800

-600

-400

-200

200

+400

600

Значение величины главной компоненты 2, условные единицы ♦ - исследуемые образцы полиэтилентерефталата Рисунок 13- Распределение образцов полиэтилентерефталата различных цветов в поле главных компонент

о 10

га Си

о*.

-0,5 0,5 1,5 2,5 3,5 4Д 5,5

Размах, И

а Тест-образцы полипропилена

Тест-образцы полиэтилентерефталата ■ Тест-образцы полистирола ♦ Тест-образцы полиэтилена

Рисунок 14 - Дифференцирование методом СИМКА тест-образцов полиэтилена "а 40

2 20 к

2 15

10

♦ *

3,5 4,5 5,5 Размах, И

-0,5 0,5 1,5 2,5

• Тест-образцы полипропилена

а Тест-образцы полиэтилентерефталата ■ Тест-образцы полистирола

♦ Тест-образцы полиэтилена

Рисунок 16 - Дифференцирование методом СИМКА тест-образцов полиэтилентерефталата

■ХЗ 30

25

20

10

0

-0,5

0,5 1,5 2,5 3,5

4,5 5,5 Размах, Л

• Тест-образцы полипропилена

л Тест-образцы полизтилентсрефталата

и Тест-образцы полистирола ,

♦ Тест-образцы полиэтилена

Рисунок 15 - Дифференцирование методом СИМКА тест-образцов полистирола 201 ГТ

«Г

г*

10,0

20,0 30,0

Размах, И

• Тест-образцы полипропилена

д. Тест-образцы полизтилентсрефталата ■ Тест-образцы полистирола

♦ Тест-образцы полиэтилена

Рисунок 17 - Дифференцирование методом СИМКА тест-образцов полипропилена

Видно, что образцы полиэтилентерефталата делятся на три группы. Такое разделение всецело согласуется с тем, что в ходе эксперимента снимали спектры различных по цветности пластиков (бесцветные и голубые, зеленые, коричневые).

С учетом полученной модели идентификации полимеров была усовершенствована схема организации сортировочных станций ТКО с выделением индивидуальных полимерных фракций методом инфракрасной спектроскопии, которая приведена на рисунке 18.

I Сортроьк.! ! К-< н. >.<ш; скцмон чепе

/1

Балластные отходы на ■!; прессование и брикетирование

4

% И

Вторсырье на прессование и брикетирование

I ймашшмДВШ

Вторсырье на дробление и гранулирование

-Ч--

Рисунок 18 - Схема организации сортировочных станций ТКО с выделением индивидуальных полимерных фракций методом ИК-спектроскопии (ПС-полистирол, ПП-полипропилен, ПЭ-полиэтилен, ПЭТ-полиэтилентерефталат)

Процесс сортировки ТКО состоит из двух стадий. На первой стадии производится отбор ценных фракций отходов, которые легко можно отличить визуально. Это - бумага, картон, текстиль, стекло, металл, ПЭТ-бутылки. Отдельным потоком отбирают остальные полимерные составляющие ТКО. Отбирают слабо- и среднезагрязненные изделия. Выбранное из многокомпонентного потока ТКО вторсырье (бумага, картон, текстиль, стекло, металл) поступает на прессование и брикетирование, ПЭТ-бутылки на линию дробления и гранулирования. Балластные отходы, как правило, направляют на прессование, брикетирование и вывозят с территории сортировочной станции на полигоны для захоронения.

Второй этап сортировки заключается в дифференцировании полимеров по типам с помощью инфракрасного анализатора. Тип полимера определяется на

основании разработанной математической модели

В пятой главе проведен расчет технико-экономических показателей для модельной сортировочной станции мощностью 100 тыс т/год, результаты приведены в таблице 3 В расчете были приняты цены за 2007 год, применительно к условиям Самарской области Морфологический состав ТКО соответствует данным по отходам г Самары

Результаты расчета основных показателей, характеризующих коммерческую, бюджетную и социально-экономическую эффективность проекта сортировочной станции свидетельствуют об экономической и экологической целесообразности его реализации

Таблица 3 - Сводная таблица ориентировочных технико-экономических показателей для модельной станции

Единица Коли-

Технико-экономический показатель измерения чество

1 2 3

1 Производительность по поступающему сырью - ТКО т/год 100,00

2 Годовое количество отбираемых для дальнейшей переработки (прессования) фракций - товарной продукции всего (процент извлечения ценных фракций -70%) - бумага и картон (содержание в общем объеме 56%) - текстиль(содержание в общем объеме 2%) т/год т/год 39200 1400

- полимеры (содержание в общем объеме 17%) - стекло (содержание в общем объеме 2,5%) - черные металлы (содержание в общем объеме 2,2%) - цветные металлы (содержание в общем объеме 0,3%) - прочие (содержание в общем объеме 20%) т/год т/год т/год т/год т/год 11900 1750 1540 210 44000

3 Потребность в энергоресурсах 3 1 Электроэнергия 3 2 Водоснабжение 3 3 Газ тыс кВт/ч в год м3/сут тыс м3/год 38,304 22,44 269

3 4 Дизтопливо л/сут 720

4 Объем сточных вод м"Усут 22,44

5 Численность персонала чел 75

6 Капитальные затраты тыс руб 51815,0

7 Зарплата тыс руб 10944,0

8 Отчисления на социальные нужды тыс руб 2867,3

9 Амортизация тыс руб 6483,7

10 Плата за землю тыс руб 120000,0

12 Затраты на ремонт и обслуживание оборудования тыс руб 1044,5

11 Затраты на утилизацию свалочного остатка тыс руб 9152,0

12 Затраты на транспортировку тыс руб 33498 0

13 Общехозяйственные расходы тыс руб 9532,0

14 Местные налоги и сборы тыс руб 1140,0

15 Общий расчет прибыли и рентабельности 15 1 Годовой доход предприятия от выпуска товарной продукции тыс руб 305454

Продолжение таблицы 3

1 2 3

15 2 Внутрипроизводственные издержки 15 3 Прибыль балансовая 15 4 Налог на прибыль 15 5 Прибыль чистая (за вычетом налогов) 15 6 Рентабельность, % прибыль к затратам тыс руб тыс руб тыс руб тыс руб % 208075,4 97378,6 23371,0 74007,6 36

16 Срок окупаемости инвестиционных затрат год 0,9

17 Бюджетный эффект тыс руб 24511

18 Социально-экономическая эффективность тыс руб 2867,3

Выводы

1 На основе многолетнего изучения состава отходов г г Самары и Тольятти получены уравнения вида "уг^ 1пО + С„ описывающие кривые устойчивого изменения концентраций фракций, позволяющие прогнозировать состав ТКО как источника вторичных материальных ресурсов Полученные результаты позволяют планировать развитие сортировочных производств и объемы выпуска вторсырья на ближайший период времени

2 Предложена усовершенствованная система инженерно-экологической оценки обращения с ТКО города, представляющая собой алгоритм, основанный на расчете материального баланса стадий жизненного цикла отходов С применением системы были разработаны схемы санитарной очистки и мероприятия по их развитию для городов Самары, Ноябрьска, Муравленко, позволяющие существенно уменьшить негативное влияние ТКО на городские экосистемы

3 Предложена сетевая модель сортировочных станций для усовершенствования переработки ТКО и снижения их негативного воздействия на городские экосистемы Сетевая модель была применена при проектировании объектов централизованного сбора и сортировки ТКО в г Самаре Предотвращенный экологический ущерб составит более 40 млн руб /год

4 Разработан новый способ идентификации наиболее крупнотоннажных полимерных фракций (полипропилен, полистирол, полиэтилен, полиэтилентерефталат) из многокомпонентных ТКО, основанный на обработке ИК-спектров, с применением методов многомерного анализа Способ выделения индивидуальных полимерных фракций, позволит получать на сортировочных станциях качественное полимерное вторсырье и тем самым расширить спектр направлений его вторичного использования

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1 Быков Д Е Пути совершенствования городской системы обращения с ТБО / Д Е Быков, Н В Рюмина, Т Г Стрельникова, М П Седогин // Экология и промышленность России - М , 2005 -№10 - С 28-31

2 Быков Д Е Перспективы изменения состава ТБО / Д Е Быков, Н В Рюмина, С Н Дегтярев, Е В Суходолов, М П Седогин // Экология и промышленность России -

М , 2007 -№7 - С 30-31

3 Михайлов Е В Разделение полимерных фракций ТБО /ЕВ Михайлов, Д Е Быков, Н В Рюмина // Экология и промышленность России - М , 2007 -№7 - С 14

4 Быков Д Е Организация перегрузочно-сортировочных станций, включающих линии выделения индивидуальных полимерных фракций / Д Е Быков, Н В Рюмина, Е В Михайлов, С С Попова // Журнал ТБО - М , 2006 -№6 - С 25-27

5 Рюмина Н В Концепция организации перегрузочно-сортировочных станций в системе санитарной очистки города от ТБО / Н В Рюмина, Д Е Быков // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре Образование Наука Практика материалы

61-й региональной научно-технической конференции по итогам НИР академии за 2003г - Самара,2004 -С 177-180

6 Рюмина Н В Разработка региональной концепции по обращению с отходами / Н В Рюмина, Д Е Быков, Н Г Гладышев, А А Шишканова // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре Образование Наука Практика материалы 62-й региональной научно-технической конференции по итогам НИР академии за 2004 г -Самара, 2005 -Ч 2 - С 125-128

7 Рюмина Н В Анализ системы обращения с ТБО в крупных городах / Н В Рюмина, Д Е Быков, Т Г Стрельникова // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре Образование Наука Практика материалы 62-й региональной научно-технической конференции по итогам НИР академии за 2004 г - Самара, 2005 -4 2-С 101-103

8 Рюмина Н В Организация системы сортировочно-перегрузочных станций в городах / Н В Рюмина, Д Е Быков, Т Г Стрельникова, М П Седогин // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре Образование Наука Практика материалы

62-й региональной научно-технической конференции по итогам НИР академии за 2004 г - Самара, 2005 -Ч 2 - С 104-106

9 Ryumina N V Sorting of polymers according to the types by the method of near infrared spectroscopy / N V Ryumina // Fifth Winter Symposium on Chemometrics Modem Methods of Data Analysis - Samara, 2006 - P 31

10 Рюмина H В Сортировка многокомпонентных потоков отходов с выделением полимеров по фракциям методом ближней инфракрасной спектроскопии / Н В Рюмина, Е В Михайлов // Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре Образование Наука Практика материалы 63-й региональной научно-технической конференции по итогам НИР академии за 2005 г - Самара, 2006 - С 331-332

11 Рюмина Н В Сортировка полимеров по типам методом ближней инфракрасной спектроскопии / Н В Рюмина, Д Е Быков // Теория и практика массообменных процессов химической технологии (Марушкинские чтения) материалы 3-й Всероссийской научной конференции - Уфа, 2006 - С 161

12 Рюмина Н В. Разделение полимерных отходов по типам методо инфракрасной спектроскопии с построением математических моделей / Н.В Рюмина Е.В Михайлов // Ашировские чтения материалы III Международной научно практической конференции -Самара, 2006 -С 106-107

13 Ryumma N V. IR spectroscopy and PC A applied for polymer sorting in th domestic waste / N V Ryumina // Sixth Winter Symposium on Chemometncs Modei Methods of Data Analysis -Kazan, 2008 -P 55

Подписано в печать 16 мая 2008 г Б) ма: а офсетная Формат 60\80 1/16 Заказ№1614 Тираж 100 экз Отдел типографии и оперативной полиграфии Самарского государственного технического университета 443100 г Самара >л Молологвардейекая 244 корн №8

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Рюмина, Наталия Васильевна

Введение.

1. Обзор литературной информации об основных направлениях обращения с твердыми коммунальными отходами.

1.1. Анализ систем обращения с твердыми коммунальными отходами в городах.

1.2. Анализ способов выделения вторичных ресурсов из твердых коммунальных отходов.

2. Совершенствование системы обращения с твердыми коммунальными отходами в городах.

2.1. Исследование морфологического состава твердых коммунальных отходов городов и прогнозирование его изменений.

2.2. Разработка системы инженерно-экологической оценки обращения с коммунальными отходами городов.

2.2.1. Анализ стадий жизненного цикла отходов.

2.2.2: Проведение инженерных расчетов и обоснование направлений движения потоков отходов.

3. Разработка сетевой модели сортировочных станций для производства вторсырья.

3.1. Дифференцирование территории города на ареалы, обслуживаемые станциями с сетью пунктов приема вторсырья.

3.21 Определение мощности станций, оценка предотвращенного экологического ущерба для г.Самары.

4 Разработка метода идентификации для выделения индивидуальных полимерных фракций из многокомпонентного потока отходов.

4.1 Формирование исходного массива ИК-спектров полимерных составляющих твердых коммунальных отходов.

4.2. Построение математической модели для идентификации полимерных изделий.

4.3. Принципиальная схема организации сортировочных станций с выделением индивидуальных полимерных фракций.

5. Экономическая часть.

Выводы.

Введение Диссертация по биологии, на тему "Совершенствование системы обращения с твердыми коммунальными отходами в городах"

Рост городов сопровождается увеличением количества твердых коммунальных отходов (ТКО), что в свою очередь, негативно отражается на состоянии пригородных и городских территорий, приводит к деградации экосистем [1,2]. Современная практика обращения с отходами ориентирована на их переработку или размещение в.окружающей среде. В 2006 г. 97% ТКО было размещено на полигонах [2-4]. Сократить поток отходов на объектах их захоронения, и сжигания можно только одним способом — масштабным и своевременным выделением из ТКО ресурсов; пригодных для вторичного использования.

В мире существует множество технологий сортировки и частичной переработки ТКО в целях уменьшения объема для дальнейшего захоронения в окружающей среде. Большинство технологий, направленных на решение проблем с утилизацией ТКО, в основном ориентированы на сортировку (до 50-60 %) и частичную переработку уже отсортированных компонентов, остальные 40 % отходов, как правило, это пищевые и органические отходы, направляют на полигоны для захоронения [4-6]. Однако, в мегаполисах остро стоит проблема обращения с ТКО.

Идеология устойчивого развития общества предполагает улучшение условий жизни людей, которое невозможно без неуклонного совершенствования системы обращения с ТКО, проводимого на основе глубокого анализа стадий жизненного цикла отходов, разработки новых подходов к качественному извлечению и рециклингу ценных компонентов

3,4].

Организация сортировочных станций направлена на максимально полное извлечение из отходов технически ценных компонентов, особенно полимеров [6]. При содержании в отходах на уровне 10-15% мае., полимеры определяют ориентировочно 60% стоимости ресурсного потенциала ТКО [7]. Однако, решение задачи получения качественных вторичных полимеров в настоящее время упирается в несовершенство системы выделения индивидуальных полимерных фракций; из многокомпонентных смесей. Существующие способы сортировки полимеров по видам, основанные на визуальной идентификации, как правило, направлены на отбор емкостей из; полиэтилентерефталата и изделий из полиэтилена, составляющих фракцию вторсырья низкого качества ввиду присутствия ней других полимеров; в том числе хлорсодержащих [8-10]. Поэтому, в настоящий момент чрезвычайно актуальным является создание нового метода идентификации , для промышленной сортировки полимеров, позволяющего эффективно определять их природу и тем самым, получать вторичные материалы высокого качества.

Целью работы является совершенствование системы обращения с ТКО городов для увеличения доли переработки отходов и снижения негативного воздействия на1 окружающую среду.

Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

- разработать систему инженерно-экологической; оценки, позволяющую выявлять лимитирующие стадии в жизненном цикле потоков ТКО, определять оптимальные пути снижения негативного воздействия отходов на окружающую среду;

- разработать научно-обоснованную модель организации сортировочных станций и пунктов приема вторсырья в городах;

- провести оценку динамики состава ТКО городов во времени, с целью выработки прогноза производства вторсырья после переработки;

- создать схему выделения наиболее крупнотоннажных полимерных фракций; из многокомпонентных ТКО на сортировочных станциях для рециклинга.

Научная новизна

1. На основе многолетнего анализа состава отходов г. Самары и Тольятти получены уравнения, описывающие кривые устойчивого изменения концентраций фракций, позволяющие прогнозировать состав ТКО, как источника вторичных материальных ресурсов;

2. Предложена усовершенствованная система инженерно-экологической оценки обращения с коммунальными отходами города, представляющая собой алгоритм, основанный на расчете материального баланса стадий жизненного цикла отходов;

3. Предложена сетевая модель сортировочных станций с пунктами приема вторсырья для увеличения доли переработки ТКО, снижения их негативного воздействия на городские экосистемы и предотвращения экологического ущерба;

4. Разработан новый способ идентификации изделий из полипропилена, полистирола, полиэтилена, полиэтилентерефталата в многокомпонентных ТКО, основанный на обработке ИК-спектров с применением методов многомерного анализа.

Практическая значимость

1. Найдены коэффициенты уравнений, описывающих динамику морфологического состава и позволяющие прогнозировать на ближайший период времени содержание ценных фракций в ТКО для городов Самары и Тольятти.

2. Система инженерно-экологической оценки позволяет разрабатывать схемы санитарной очистки городов и мероприятия по их развитию, позволяющие существенно уменьшить негативное влияние ТКО на пригородные и городские экосистемы.

3. Сетевая модель является перспективным вариантом для проектирования мусоросортировочных производств в городах и позволяет рационально управлять потоками технически ценных компонентов отходов. Сетевая модель применена при проектировании объектов централизованного сбора и сортировки ТКО в г. Самаре, что позволяет предотвратить экологический ущерб более чем на 40 млн. руб./год.

4. Способ выделения индивидуальных полимерных фракций из ТКО позволит получать на сортировочных станциях качественное полимерное вторсырье, и тем самым, расширить спектр направлений его вторичного использования.

5. Материалы диссертации используются в учебном процессе СамГТУ, СГАСУ студентами специальности «Охраны окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов» и слушателями факультета повышения квалификации.

Научные разработки построены на результатах анализа многолетних экспериментальных исследований морфологии ТКО городов Самары и Тольятти, произведенных в промышленных и лабораторных условиях по стандартным методикам аккредитованной Госстандартом России лаборатории Научно-аналитического центра промышленной экологии СамГТУ. Обработка результатов выполнена с использованием апробированных математических методов.

Работа выполнена в Самарском государственном техническом университете в рамках Федеральной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы» (2006-2007 гг.).

Заключение Диссертация по теме "Экология", Рюмина, Наталия Васильевна

Выводы

1. На основе многолетнего изучения состава отходов г. Самары; и Тольятти получены уравнения вида: • 1пО + С;, описывающие кривые; устойчивого изменения концентраций? фракций, позволяющие прогнозировать состав ТКО, как источника вторичных материальных ресурсов: Полученные результаты позволяют планировать развитие сортировочных производств и, объемы выпуска вторсырья;, на ближайший период времени.

2. Предложена усовершенствованная; система инженерно-экологической оценки обращения с ТКО города, представляющая собой- алгоритм, основанный на расчете материального баланса стадий жизненного цикла отходов; С применением системы были разработаны схемы санитарной очистки и мероприятия по их развитию для городов Самары, Ноябрьска, Муравленко, позволяющие существенно уменьшить негативное влияние ТКО на городские экосистемы.

3. Предложена; сетевая модель сортировочных станций для усовершенствования переработки ТКО и снижения их негативного воздействия на городские; экосистемы. Сетевая, модель была применена при проектировании объектов централизованного сбора- и сортировки ТКО в г. Самаре. Предотвращенный экологический ущерб составит более 40 млн. руб./год.

4. Разработан новый способ идентификации наиболее крупнотоннажных полимерных фракций (полипропилен, . полистирол, полиэтилен, полиэтилентерефталат) из многокомпонентных ТКО, основанный на обработке ИК-спектров, с применением методов многомерного анализа. Способ выделения индивидуальных полимерных фракций, позволит получать на сортировочных станциях качественное полимерное вторсырье, и тем самым, расширить спектр направлений его вторичного использования.

91

Библиография Диссертация по биологии, кандидата технических наук, Рюмина, Наталия Васильевна, Самара

1. Экологическое состояние территории России Текст. / под ред. С.А. Ушакова, ЯГ. Каца. М.: изд. центр "Академия", 2001. - 128 с. - 30000 экз. -ISBN; 5-7695-0812-4.

2. Коротаев, В.Н. Научно-методические основы и технические решения; по снижению экологической нагрузки при управлении движением твердых бытовых отходов Текст.: Автореф: дис. . докт. техн. наук. / В.Н. Коротаев.-Пермь, 2000.- 47 с.

3. Систер, В.Г., Мирный; A.M., Скворцов, JI.C. и др. Твердые бытовые отходы (сбор, транспорт и обезвреживания) Текст.: справ. / BJ7. Систер,

4. A.Н: Мирный, Л.С. Скворцов. Mi: Академия коммунального хозяйства им К.Д. Памфилова, 2001. - 320 с. -Библиогр.: с. 313-316. 1000 экз.

5. Петров B.F. Линии сортировки мусора. Перспективы применения /

6. B.F. Петров, А.А. Чечина; Ин-т прикладной химии. Ижевск., 2005.-112 с.

7. Bykov D.E. Chemometric methods for:environmental pollution monitoring / D.E. Bykov, K.L. Chcrtcs, A.L. Pomerantsev, O.Ye. Rodionova // V Intern, conf. of chemometriks, 18-22 febr. 2006: Samara: SSTU, 2006.- P.9-10.

8. Состояние вопроса об отходов и современных способах их переработки: учеб. Пособие / Г.К. Лобачева и др.; отв. ред. О.И. Тужи ков; Волг. гос. ун-т Волгоград; ВолГУ, 2005. - ISBN - 5-85534-994-2.

9. Королева O.A. Переработка отходов полимерных материалов / O.A. Коралева // Твердые бытовые отходы.- 2006.- № 4. С.9-10.

10. Кондратьев В.А. Особенности очистки отходов из пластиков / В.А. Кондратьев, H.A. Твердовская // Твердые бытовые отходы,- 2006:- № 9. -С.24-25.

11. МДС 13-8.2000 Концепция обращения с твердыми бытовыми отходами в Российской Федерации: офиц. текст. — М.: ГУЛ Ц1111, 1999 . 23 с.

12. Масленникова А. Характеристика твердых бытовых отходов / А. Масленникова // Твердые бытовые отходы.- 2005.- №1. — G. 1-3.

13. Зайнуллин Х.Н. Обращение с отходами производства и потребления / Х.Н. Зайнуллин, Р.Ф. Абдрахманов, У.Г. Ибатуллин, И.Н. Минигазимов, Н.С. Минигазимов; «Издательство «Диалог». -Уфа, 2005.-292 с. ISBN-5-94524-033-8.

14. Вайсман, Я.И., Коротаев, В.Н., Петров, Ю.В. Полигоны депонирования твердых бытовых отходов Текст. / Я.И. Вайсман, В.Н. Коротаев, Ю:В. Петров. Пермский гос. техн. ун-т. Пермь, 2001. - 150 с. -ISBN-5-88151-291-Х.

15. Систер, В.Г., Мирный, А.Н. Современные технологии обезвреживания и утилизации твердых бытовых отходов. / В.Г. Систер, А.Н. Мирный. М.: Академия коммунального хозяйства им К.Д. Памфилова, 2003.-304 с.

16. Постановление правительства Москвы №9-1111 от 15.01.08 Об утверждении норм накопления твердых бытовых отходов и крупногабаритного мусора: офиц. текст. -М.: ООО "Hi Ш "ГАРАНТ-СЕРВИС", 2008.- 5 с.

17. Мюррей Р. Ноль отходов «Zero Waste» альтернативная концепция управления отходами / Р. Мюррей // Экология и жизнь. - 2004.-№6(41).-С.16-18.

18. James Greyson An economic instrument for zero waste, economic growth and sustainability / James Greyson // Journal of Cleaner Production.-2007.-15.-P.1382-1390:

19. Мюррей, P. Цель Zero Waste / Р.Мюррей; перев. с англ. Горницкого В.О.; Москва: ОМННО «Совет Гринпис», 2004. -232 с. - ISBN - 5-94442-0081.

20. Гладышев Н.Г. Логистические аспекты обращения с отходами / Н.Г.Гладышев, Д.Е.Быков, А.А.Шишканова // Вестник СамГТУ.-2006.-№ 5(23).-С.31-37.

21. Гладышев Н.Г. Эколого-логистический аудит / Н.Г.Гладышев, Д.Е.Быков, В.П.Мешалкин, А.А.Шишканова // Экология и промышленность России.- 2006.-№ 11. С.33-37.

22. Гладышев Н.Г. Обращение с отходами: органйзационно-технические /Н.Г. Гладышев // Экология и промышленность России. -2007. № 11. — С.24-31.

23. Defeuilley С. The future of recycling in household waste policy: the case of France / C. Defeuilley, S. Lupton // Resources, Conservation and Recycling.-1998.-№24—P.33.

24. Sakai S. Municipal solid waste management in Japan / S. Sakai // Waste Manage.-1996.-№ 16. P.395-406.

25. Florestan J. Recycling of Plastics: Automatic Identification of Polymers by Spectroscopic Methods / J. Florestan, N. Mermilliod, I.C. Marfisi // Resources, Conservation and Recycling.-1994.- №2. P.67-74.

26. Инге-Вечтомов С.Г. Единая политика обращения с отходами в Санкт-Петербурге и Лененградской области / С.Г. Инге-Вечтомова, Ю.И. Скорика, Т.М. Флоринской.-СПб.: НИИХимии СПбУ, 2000.-151 с.

27. Постановление Тамбовской областной Думы от 24 мая 2000 года N 636. Об утверждении Концепции государственной региональной системы управления в области обращения с отходами производства и потребления на территории Тамбовской области.

28. Решение Тольяттинской городской думы № 145 от 13.09.95 г. Об утверждении Концепции экологической безопасности и устойчивого развития города Тольятти (экологический1 аспект).

29. Решение Владимирского городского Совета народных депутатов от 15.07 1999г. № 148. Об утверждении Концепции по управлению обращением с твердыми бытовыми отходами г. Владимира.

30. Решение Челябинской городской Думы от 21 ноября 2000 г. N 64/7 Об утверждении Концепции обращения с твердыми бытовыми отходами в городе Челябинске.

31. МДК 7-01.2003 Методические рекомендации "О порядке разработки генеральных схем очистки территорий населенных пунктов Российской Федерации. Утв. постановлением Госстроя РФ от 21 августа 2003 г. N 152.

32. Санитарная очистка и уборка населенных мест Текст. / Справ, под ред. А.Н. Мирного. М.: Стройиздат, 2001. - 420 с.

33. Мирный А.Н., Абрамов Н.Ф. Санитарная очистка и уборка населенных мест Текст.: справ. / под ред. А.Н. Мирного. М.: Стройиздат, 1990. - 420 с.

34. Абрамов Н.Ф. Санитарная очистка территорий от бытовых отходов / Н.Ф. Абрамов // Твердые бытовые отходы. 2007.- № 7. - С. 10-13.

35. Сергеева В.Г. Муниципальная политика санитарной очистки города: сущность, цели, механизм реализации / В.Г. Сергеева, СПб.: Изд-во «Гуманистика», 2004.- 2,8 п.л.

36. Быков Д.Е., Чертес K.JL, Тупицына О.В. Рекультивация массивов органо-минеральных отходов. Самарск.гос. тех. ун-т. Самара, 2007. - 118 с.

37. Сергеева В.Г. «Формирование комплексной организационно-экономической системы управления санитарной очистки в регионе» как серия: автореф. дис. . .докт. эконом, наук / Сергеева Валентина Георгиевна. — Санкт Петербург., 2005.- 35 с.

38. Бабин И.В. Оценка эффективности раздельного сбора отходов / И.В. Бабин // Твердые бытовые отходы. -2006.- № 10 С.40-43.

39. Чумаков A.I I. Способы утилизации; и перспективы развития управления отходами / A.I I. Чумаков // Твердые бытовые отходы. 2004.- № 7. - С.5-9.

40. Масленников А. Мусоросортировочные предприятия / А:Масленников // Твердые бытовые отходы; 2005.- № 6. С.10-12.

41. Шереметьев В.М. Об опыте разработки систем, обращения с отходами для городов w муниципальных образований / В!.М:Шёреметьев, П.М.Прохоров, А.К.Шелуха // Твердые бытовые отходы. 2004.№ 7. - С.11-14.

42. Старцев С.П. Консалтинг в области обращения с отходами / С.П. Старцев, B.C. Кочьян // Твердые бытовые отходы.-2007.№8; — С.38-39. '

43. Sharp L. The Community Waste Sector and Waste Services in the UK: Current State and Future- Prospects / L. Sharp, D. Luckin // Resources Conservation and Recycling.-2006.-№47(277).-P;94.

44. Metin E. Solidwaste management practices and reviewof recovery and recycling operations in Turkey / E. Metin, A. Erozturk, C. Neyim // Waste Manage.-2003.-№23. -P.32-425.

45. Улицкий В.А; Муниципальные отходы- как источник сырьевых ресурсов / В.А. Улицкий // Твердые бытовые отходы.-2004. №4.- С.6.

46. Абрамов Н.Ф. Перспективы селективного сбора твердых бытовых отходов Москвы / Н.Ф. Абрамов // Чистый город. 1998.-№Г - С.39-45.

47. Мирный А.Н. Технологии комплексного извлечения утильных фракций из твердых бытовых отходов / А.Н. Мирный // Чистый город. -2002.-№3(19).-С.9-14.

48. Парахин Ю.А. Современный метод сортировки смешанных ТБО / Ю.А. Парахин, И.Д. Ермаков, Г.Ю. Ермакова, Н.В. Литовченко // Твердые бытовые отходы.-2006.-№11. С.32-36.

49. Шубов Л.Я. Проблема муниципальных отходов и рациональные пути ее решения / Л.Я. Шубов // Экология и промышленность России.-2005,-№12.- С.34-39.

50. Девитайкин А.Г. Пути привлечения инвестиций в природоохранную деятельность предприятий / А.Г. Девитайкин, А.Н. Попов, В.Д. Смоляренко // Проблемы охраны окружающей среды и природных ресурсов.-2003.-№11. -С.56-59.

51. Трухин, Ю.М. «Оптимизация санитарной очистки урбанизированных территорий от твердых бытовых отходов на примере г. Перми»: автореф. дис. .канд. техн. наук / Трухин Юрий Михайлович. Пермь., 2002.- 18 с.

52. Кольчугина Т.П. Подходы к решению проблемы утилизации твердых муниципальных отходов в штате Орегон (США) / Т.П. Кольчугина // Твердые муниципальные отходы.-2006.-№6. С.3-5.

53. Вергун Н.М. Немецкий опыт Российским специалистам / Н.М. Вергун.//Твердые бытовые отходы.-2007.-№7. - С.44-45.

54. Масленников А. Заготовка вторичного сырья от населения / А. Масленников // Твердые бытовые отходы.-2005.-№3 С.5.

55. Плущевский М.Б. Под знаком «Зеленая точка» / М.Б. Плущевский // Твердые бытовые отходы.-2006.-№9. С.47-48.

56. Гнеденко Е.Д. Роль общества в сохранении экологической безопасности / Е.Д. Гнеденко // Экология и промышленность России.-1997.-№1. — С.24-27.

57. Киселев В.В. Рециклинг твердых бытовых отходов / В.В. Киселев // ЖКХ.-2003.-№6. С.24-27.

58. Киселенко В.В. Сортировка отходов — решение экологической проблемы / В.В. Киселенко // Твердые бытовые отходы.-2007.-№9. — С.28-29.

59. Журкович В.В., Сергеева В.Г., Денисов Г.А., Рыбкин JI.B. Опыт внедрения новых технологий в обращении твердых бытовых отходов. — СПб.: Международная академия наук экологии, безопасности человека и природы (МАНЭБ), 2000. 6,5 п.л.

60. Радченко А. Сбор ТБО в г. Новочебоксарске Чувашской республики / А. Радченко // Твердые бытовые отходы. 2007. - №6.- - С. 37.

61. Шилов О.В. Этапы большого пути / О.В. Шилов // Твердые бытовые отходы.-2006. №10. - С.9-12.

62. Лисицин В.В. Опыт организации стационарных и передвижных пунктов приема вторсырья /В.В. Лисицин // Чистый город.-2000.-№1.-С.21-23.

63. Быков Д.Е. Пути совершенствования городской системы обращения с ТБО / Д.Е. Быков, Н.В. Рюмина, Т.Г. Стрельникова, М.П. Седогин // Экология и промышленность России. М., 2005.-№10. - С.28-31.

64. EN 643:2001 Paper and board European list of standard grades of recovered paper and board / EUROPEAN STANDARD.-December 2001.-ICS 01.040.85; 85.060.-P.il.

65. ГОСТ 25916-83. «Ресурсы, материальные, вторичные. Термины и определения».

66. ГОСТ 10700-89 «Макулатура бумажная, картонная»

67. ОСТ 63.8-81. Сырье вторичное полимерное (полиамидное, поливинилхлоридное, полистирольное, полиэтиленовое) необработанное.

68. Быков Д.Е. Перспективы изменения состава ТБО / Д.Е. Быков, Н.В. Рюмина, С.Н. Дегтярев, Е.В. Суходолов, М.П. Седогин // Экология и промышленность России.-2007.-№7- С.30-31.

69. Дердиров A.M. Оптимальная технология в области переработки полимеров / A.M. Дердиров // Твердые бытовые отходы.-2007.-№10. С.31-36.

70. Мухарлямов С.Ф. «Разработка технологии переработки полимерных бытовых отходов»: автореф. дис. канд. техн. наук / Мухарлямов С.Ф.Казань, 1998.- 17 е.

71. Trivedi M.K. Recycling of plastics waste / M.K. Trivedi // Pop. Plast. -1983.-28, №7.-P. 8-10.

72. Plastic waste: the second time around.// Compress. Air. 1983. - 88, № 12.-P. 12-17.

73. Leidner J. Plastics waste recovery of economic value/ J. Leidner // Amer. Chem. Soc. Polym. Prepr. 1983. - 24, № 2. - P. 425-426.

74. Powell J. The PRFect Solution to Plastic Bottle Recycling / J. Powell // Resource Recycling.-1995.-№ 1995. P.25-27.

75. Петров В.Г. Линия по сортировке твердых бытовых отходов, производительностью 200 т (1000 м. куб.) в сутки. Техническое задание на разработку проекта опытной установки Ижевск: ИПМ УрОРАН, 1995- 13 с.

76. Бобович, Д.Д., Девяткин, В.В. Переработка отходов производства и потребления Текст.: справ, пособие / Д.Д. Бобович,*В.В. Девяткин. М., 2000. - 496 с.

77. Утилизация твердых отходов Текст.: пер. с англ. В 2 т. / под ред. Д. Вилсона. -М.: Стройиздат, 1985. 684 с.

78. Васарявичус С. Исследование и анализ свойств полиэтилентерефталата и процессов его вторичной переработки / С. Васарявичус, А. Лазарчик // Экология и промышленность.-2007.-№3. С.44-45.

79. Чибиркин С.В. Переработка полимерных отходов / С.В. Чибиркин // Твердые бытовые отходы. 2007.- №8. - С.38-40.

80. Powell J. Automated Plastic Bottle Sorting: An Emerging Technology / J. Powell // Resource Recycling.-1992.- №8, P.62-69.

81. Кроник B.C. Утилизация бутылок и других изделий на основе полиэтилентерефталата / B.C. Кроник, В.А. Мороз, И.П. Неелов, Н.Д. Рашевский // Экология и промышленность России.- 2001. ноябрь - С. 1819.

82. Липик В.Т. Технология сортировки бытовых: полимерных отходов / ВТ. Липик, Н.Р. Прокопчу к // Экология: и промышленность. России.-2005.-№4. G.11-13.

83. Хазова Т. Рынок ПЭТ в поисках баланса./ Т. Хазова // Пластик.-2007.-№3/49. - С. 16-21.

84. Быков Д.Е. Рекультивация массивов органо-минеральных отходов / Д.Е. Быков, К.Л: Четес, О.В. Тупицына. Самара: Самарск.гос. тех. ун-т. Самара, 2007. - 118 с.

85. Штарке Л. Использование промышленных и бытовых отходов пластмасс / Л. Штарк; перевод с немец.; под ред. В;А. Брагинского; «Химия» Ленинградское изд.-Ленинград, 1987.-176 с.

86. Маслов M. Спектральный; анализ на службе рециклинга/ М. Маслов // Пластик.-2007.-№3/49. С.46-47.

87. Санитарные правила и нормы СанПиН 42-128-4690-88 "Санитарные правила содержания территорий населенных мест" (утв. Минздравом СССР 5 августа 1988 г. N 4690-88).

88. Девяткин В.В. Отходы как вторичные материальные ресурсы / В.В. Дёвяткин // Экология производства.-2007.-№2. С.44-51.

89. Второй Санкт-Петербургский завод по механизированной переработке бытовых отходов // Чистый город. — 1999.-страничная вкладка.

90. Александровская З.И. Санитарная очистка городов от твердых бытовых отходов Текст.: справ./ З.И. Александровская М.: Стройиздат, 1977.-210 с.

91. ГОСТ 30773-2001 «Ресурсосбережение. Обращение'с отходами. Этапы технологического цикла. Основные положения» (Дата введения 01.07.2002).

92. ГОСТ Р ИСО 14040-99. "Управление окружающей средой. Оценка, жизненного цикла. Принципы и структура". // ИПК Издательство стандартов, 1999.

93. СНиП 2.07.01-89 Строительные нормы и правила. Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений.

94. СП №2524-82 Санитарные правила по сбору, хранению, транспортировке и первичной обработке вторичного сырья. Утв. заместителем Главного государственного санитарного врача СССР А.И.Заиченко 22 января 1982 г.

95. R.G. Brereton. Chemometrics: Data analysis for the laboratory and chemical plant. Wiley, Chichester, UK. 2003.

96. Ashley Steven New Technology for Recycling Plastics / Ashley Steven // Mechanical Engineering.-1995.- № 6. P.17-39.

97. Huth-Fehre Th. NIR-Remote Sensing and Artificial Neural Networks for Rapid Identificaton of Post Consumer Plastics / Huth-Fehre Th., W. van den Broek // Journal of Molecular Structure.-1995.-№348. P. 143-146.

98. Williams E.A. Analysis of products derived from the fast pyrolysis of plastic waste / E.A. Williams, P.T. Williams // Anal Appl Pyrolysis.-1997.-№ 40. -P.63-347.

99. Brian L. Optimization of the High-Pressure, Near-Critical Liquid-Based Microsortation of Recyclable Post-Consumer Plastics / L. Brian // Resources, Conservation and Recycling.-1995.- № 3. P.203-217.

100. Coghlan A. Infrared Makes bight Work of Sorting Plastics / A. Coghlan // New Scientist.-1993.-№ 1882. P.20-26:

101. Dinger P. Automatic Sorting For Mixed Plastics / P. Dinger // BioCycle.-1992.- №3. P.80-82.

102. Dinger P. Automatic Microsorting For Mixed Plastics / P. Dinger // BioCycle.-1992.- № 4. P.79-80.

103. Эсбенсен, К. Анализ многомерных, данных. Избранные главы Текст./Пер.с англ. С.В.Кучерявского; под ред.О.Е.Родионовой.-Черноголовка: Изд-во ИПХФ РАН, 2005.-160 с, ISBN 5-901675-50-9.

104. Wold S. Principal component analysis / S. Wold, K. Esbensen, P. Geladi // Chemom. Intell. Lab. Syst. 1987.- 2. 37 (1987).

105. G.R. Flaten, B. Grung, O.M. Kvalheim. A method for validation of reference sets in SIMCA modelling, Chemom. Intell. Lab. Syst., 72, 101 (2004)

106. S. Wold. Pattern recognition by means of disjoint principal components models. Pattern Recognition, 8, 127 (1976).

107. M. Sarker, W. Rayens. Partial least squares for discrimination. J. Chemom., 17, 166 (2003).

108. Subramanian Р.М. Plástic recycling and waste management in the US / P.M. Subramanian // Resources, Conservation and Recycling.-2000.- № 28. -P.63-253.

109. UNSCRAMBLER® САМО Электронный ресурс. Электрон, текстовые, граф., зв дан. и приклад.програм. Image WARP 2.0 (546 Мб).