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acessibilidade

http://hdl.handle.net/10071/20971
acessibilidade
Title: Waste management in smart cities: optimization of waste container’s capacity using fixed-frequency collection
Authors: Costa, José Tiago Barata Pereira da
Orientador: Ferreira, João Carlos
Keywords: Frequency-capacity
Logistics
Transportation
Waste collection
Big data
Data mining
Machine learning
Internet of things
LoRa
LoRaWAN
Smart cties
Capacidade-frequência
Logística
Transportação
Recolha de resíduos
Issue Date: 16-Nov-2020
Citation: COSTA, José Tiago Barata Pereira da - Waste management in smart cities: optimization of waste container’s capacity using fixed-frequency collection [Em linha]. Lisboa: Iscte, 2020. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/20971>.
Abstract: One of the main problems of modern societies is the control of the production flow and removal of urban solid waste, due to the continuous massification of urban areas. This dissertation focuses on the need to reduce the impact of human activity over the environment through the management of urban solid waste. It describes how technological advancements can lead to an increase in the sustainability of urban development, through more efficient planning and reduction of logistics costs and pollution emissions. The work uses data of the product 360Waste from Evox Technologies, a company of a former student of ISCTE, operating in Castelo Branco. This company is specialized in creating an integrated solution for efficient collection of urban waste. This solution is composed of volumetric reading sensors, based on LoRaWAN technology. These sensors are installed in urban solid waste containers, which are always sending data to a LoRaWAN gateway, every time an individual opens the container. Based on the data collected from the sensors, the research work challenge will be to develop a solution to optimize the management of urban solid waste, by defining a uniform collection system and using technologies known as Data Sciences and Machine Learning.
Um dos principais problemas das sociedades contemporâneas é o controlo do fluxo de produção e remoção dos resíduos sólidos urbanos, devido à massificação contínua das zonas urbanas. Esta dissertação incide sobre a necessidade de reduzir o impacto da atividade humana no meio ambiente, através da gestão dos resíduos sólidos urbanos. Neste trabalho é descrito como a evolução tecnológica pode conduzir a um desenvolvimento urbano mais sustentável, através de um planeamento mais eficiente, redução dos custos logísticos e das emissões poluentes. O trabalho utiliza dados de um produto 360Waste da Evox Technologies, uma empresa de um antigo aluno do ISCTE, que opera em Castelo Branco. Esta empresa é especializada na criação de uma solução integrada para a recolha eficiente de resíduos urbanos. Esta solução é composta por sensores de leitura volumétrica, com base na tecnologia LoRaWAN. Estes sensores são instalados em contentores de resíduos sólidos urbanos, que estão constantemente a enviar dados para uma Gateway LoRaWAN, cada vez que um indivíduo abre o contentor. Com base nos dados recolhidos dos sensores, o desafio deste trabalho de investigação será desenvolver uma solução para optimizar a gestão dos resíduos sólidos urbanos, definindo um sistema de recolha uniforme e utilizando tecnologias conhecidas como Data Sciences e Machine Learning.
Peer reviewed: yes
URI: http://hdl.handle.net/10071/20971
Thesis identifier: 202552390
Designation: Mestrado em Engenharia de Telecomunicações e Informática
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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