我国生活垃圾处理社会总成本分析

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1、我国生活垃圾处理社会总成本分析摘要国务院向全国发布了《牛活垃圾分类制度实施方案》,我们对这一政策制定了三种垃圾处理模式。但三个垃圾处理模式的成木计算只涉及了部分肓接业务成木,未涉及其他社会成木,导致成木最终计算结果过低,需要我们建立新的成木分析模型,重新计算三个模式的垃圾处理成木,此问题实为模型优化问题。针对问题一,建立垃圾处理成木模型,可在三个处理模式基础上完善成本计算,加入未涉及的其他社会成木。完善的成木计算一为垃圾焚烧补贴,三个垃圾处理模式都涉及到垃圾焚烧,却只计算了焚烧的育接处理成木,焚烧

2、补贴费用其实高于垃圾焚烧费用,加入焚烧补贴后,垃圾处理模式一成木迅速提高超过垃圾处理模式三;二为焚烧灰渣填埋成木,垃圾填埋只填埋垃圾灰渣可以有效保护环境,降低土地使用率。原模式一却假设不计算灰渣填埋成木;三为干湿垃圾分类,模式二与模式三队干湿垃圾进行分类处理计算成木,所以干湿垃圾分类比例直接影响成木计算,原模式却对分类比例进行估计预测,盲接导致成木数据不真实,我们采用MATLAB对干湿垃圾比例进行预测增加数据可信度。针对问题二,使用问题一完善后的成木计算方式,对未来十年垃圾总量进行预测,采用C++

3、编程计算未来十年垃圾处理总成木。针对问题三,将三个模式垃圾处理总成木进行比较。从经济,环保等方面考虑,垃圾处理模式三为优选模式,该模式垃圾处理成木最低,并H对干湿垃圾进行分类处理,有效防止二恶英排放,保护环境与市民权益。关键i司:模型优化;干湿垃圾分类;MATLAB;焚烧补贴;填埋成本一、问题重述(1)建立我国生活垃圾处理所需总成本分析模型;(2)尝试建立数学模型分析不同方式下生活垃圾的的处理效果;(3)给出生活垃圾处理的对策;(4)如果采取垃圾处理分类收费制度,试分析会不会对垃圾总量带来更有效的

4、减量化效果;(5)基于第4问建立的数学模型,试尝试构建一个更合理的垃圾收费制度,并进行科学性分析。二、问题分析2.1问题一的分析问题一要求建立我国垃圾处理所需总成木分析模型,但问题二提到要计算三个垃圾处理模式的成木,则建立的模型必须与三个垃圾处理模式相关联。《牛活垃圾处理工作志愿者调研笔记》提及三个模式只涉及了部分直接业务成木,未涉及其他社会成木。这导致计算的成本过低,以及三个模式的成木排序有误,无法选出优选模型。所以新建立的模型需要在原成木计算模型基础上,加入未涉及成木的计算。并H原模型在垃圾分

5、类中的分类一环采用的是简单估算,结论不可信,并会直接影响成木计算,为了响应《牛活垃圾分类制度实施方案》,需要对分类一环进行完善,使数据真实可靠。将以上情况全部考虑以后,将从模型建立问题变为模型优化问题。2.2问题二的分析问题二尝试建立数学模型分析不同方式下生活垃圾的的处理效果;重新对三个模式的当前处理成木进行计算,并且对未来十年的成木进行预估。在相关预测,可以用MATLAB曲线拟合功能进行预测。未来十年的垃圾总量成长情况资料已经给出,因此预测出相关数值后,可直接用C++编辑程序,代入模型与相关数值

6、,计算出三个模式未来十年的总成本及成本变化情况。并可用MATLAB做出曲线图,对三个模式成木增长趋势做出育观观察。2.3问题三的分析问题三需要给出生活垃圾处理的对策;一为垃圾焚烧补贴,二为焚烧灰渣填埋成木,三为干湿垃圾分类。2.4问题四的分析问题四需要我们在模型以及成木,资源,环境等情况的考虑下,选择出最优模式。并根据相关法律法规以及环境等角度考虑,向政府部门提出建议。模式一在之前成木计算中成本最低,但对环境危害最大,但是当加入垃圾处理其他社会成木后,因为垃圾焚烧涉及社会成木最多,模式一成木将会大

7、大提高,便可用成木宜接剔除模式一,之后对于模式二与模式三,在考虑成木与环境等因素情况下,进行优选。三、模型假设1.假设垃圾处理设施都是新建设,未来十年在新设施使用年限内。1.假设焚烧灰渣体积为10~15%的中间值,取12.5%o2.假设焚烧补贴不变。4.假设垃圾含水量比例为湿垃圾比例。5.假设模型设立完成后立即推广使用,不存在近期使用以前的填埋模式远期使用新模式。6.假设湿垃圾生物降解技术成熟不可用,不存在湿垃圾过多技术不够无法生物降解湿垃圾。7.假设年垃圾清运量等于年垃圾总量。四、符号说明年垃圾

8、总量y湿垃圾比例m干垃圾比例B垃圾焚烧补贴H灰渣填埋成本G模式一垃圾处理成本C2模式二垃圾处理成本G模式三垃圾处理成木c垃圾处理成本z垃圾转运成本G干垃圾处理成本S湿垃圾处理成本F分类收集成本五、模型的建立与求解5.1.问题一的分析与求解《生活垃圾处理工作志愿者调研笔记》⑴中提及的三个垃圾处理模式,在概念以及很完善,也对分类要求进行了配置,不需要我们去设计新的垃圾处理模式。但是在成木计算上,只涉及直接业务成木,未涉及其他社会成木,导致计算出的成木数值过低,无法选出优选模型,因此我们

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