Tecnologias de informação e comunicação para otimização da recolha de resíduos recicláveis

Abstract

Nesta dissertação estudou-se a eficiência dos processos de recolha de resíduos recicláveis, tendo por base o sistema de recolha de resíduos da Região Oeste e Norte de Lisboa. Atualmente, o planeamento da recolha de resíduos é efetuado de forma pouco eficiente, recorrendo a dados históricos e rotas estáticas como soluções operacionais. De forma a colmatar estas lacunas, é proposto um sistema de ecopontos inteligentes, os quais, através de um conjunto de sensores ultrassom colocados no seu interior, permitem a monitorização do seu enchimento em tempo real. Desta forma, procurou-se otimizar a seleção de ecopontos a recolher, bem como minimizar a distância total percorrida para efetuar a recolha. Os sensores serão responsáveis pela medição do conteúdo do ecoponto e enviam a informação para uma central de operações. Para a leitura, interpretação e construção de uma solução foi desenvolvido um modelo para definição de rotas. Este modelo, a partir de um conjunto de restrições e dos dados transmitidos pelos ecopontos, determina quais os ecopontos desejáveis de visita e define uma rota. A aplicação do modelo ao caso em estudo revelou ser possível encontrar soluções que minimizam a distância percorrida e obtêm uma taxa de utilização do veículo elevada, sem comprometer o horário de trabalho, otimizando assim o processo de recolha de resíduos recicláveis.

In this work it was studied the efficiency of the recyclable waste collection process, based on a real waste collection system in the West Region and North of Lisbon. Currently, the planning of waste collection is inefficiently performed, using historical data and static routes as operational solutions. In order to overcome these shortcomings, it is proposed a system of intelligent containers (bins) which, through a set of ultrasound sensors placed inside the bins, allows the monitoring of the filling rate, in real time. The sensors are responsible for measuring the contents of the collection points and send the information to a central. Thus, we sought to optimize the selection of containers to be collected, as well as minimizing the total distance traveled to make the collection. For reading, interpretation and construction of a solution route, it was developed a new model. This model, considering a set of constraints and the data transmitted by the sensors placed inside the recycling containers, defines the desirable containers to be visited and defines the collection route. The application of the model to the case study proved to be possible to find solutions that minimize the distance travelled and to obtain an acceptable usage rate of the vehicles, without compromising drivers working hours. Therefore, it was possible to optimize the recyclable waste collection process.