An Overview of Carbon Footprint Mitigation Strategies. Machine Learning for Societal Improvement, Modernization, and Progress

Among the most pressing issues in the world today is the impact of globalization and energy consumption on the environment. Despite the growing regulatory framework to prevent ecological degradation, sustainability continues to be a problem. Machine learning can help with the transition toward a net-zero carbon society. Substantial work has been done in this direction. Changing electrical systems, transportation, buildings, industry, and land use are all necessary to reduce greenhouse gas emissions. Considering the carbon footprint aspect of sustainability, this chapter provides a detailed overview of how machine learning can be applied to forge a path to ecological sustainability in each of these areas. The chapter highlights how various machine learning algorithms are used to increase the use of renewable energy, efficient transportation, and waste management systems to reduce the carbon footprint. The authors summarize the findings from the current research literature and conclude by providing a few future directions

Identification of urban sectors prone to solid waste accumulation: A machine learning approach based on social indicators

In the last decades, the accumulation of municipal solid waste in urban areas has become a latent concern in our society due to its implications for the exposed population and the possible health and environmental issues it may cause. In this sense, this research study contributes to the timely identification of these sectors according to the anthropogenic characteristics of their residents as dictated by 10 social indicators (i.e., age, education, income, among others) sorted into three assessment categories (sociodemographic, sociocultural, and socioeconomic). Then, the data collected was processed and analyzed using two machine learning algorithms (random forest (RF) and logistic regression (LR)). The primary information that fed the machine learning model was collected through field visits and local/national reports. For this research, the Puente Piedra and Chaclacayo districts, both located in the province of Lima, Peru, were selected as case studies. Results suggest that the most relevant social indicators that help identifying these sectors are monthly income, consumption patterns, age, and household population density. The experiments showed that the RF algorithm has the best performance, since it efficiently identified 63% of the possible solid waste accumulation zones. In addition, both models were capable of determining different classes (AUC – RF = 0.65, AUC – LR = 0.71). Finally, the proposed approach is applicable and reproducible in different sectors of the national Peruvian territory.Campus Lima Centr

Framework development and application in waste generation prediction

He, R., Sandoval-reyes, M., Scott, I., Semeano, R., Ferrão, P., Matthews, S., & Small, M. J. (2022). Global knowledge base for municipal solid waste management: Framework development and application in waste generation prediction. Journal of Cleaner Production, 377(December), 1-11. [134501]. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.134501--- This research is supported by the Mao Yisheng Fellowship of Carnegie Mellon University to Rui He, and through the CMU-Portugal project “Bee2Waste Crypto” (IDT-COP 45933). The authors would like to thank other members of the Bee2Waste Crypto project consortium for their support and inputs to this paper.Increasing municipal solid waste (MSW) generation has become not only a major sustainability challenge and a considerable financial burden for municipalities across the globe, but also an opportunity to promote a circular economy, provided adequate information is made available. Data and information on MSW generation, characterization, and management practices are prerequisites to studying and optimizing solid waste management systems (SWMS). However, such data and information are usually dispersed, unsystematized, and suffering from various availability and quality issues. This study aims to assemble and provide access to the current landscape of MSW data by establishing a comprehensive framework for understanding the interconnectedness of various sub-domains of MSW knowledge. Existing databases and governmental reports were reviewed to compile 1720 records of MSW generation, composition, management practices, and socioeconomic contexts for 219 countries and 410 cities. Multivariate linear regression and additive models were built to relate MSW generation, composition, and recovery rates to demographics, economic development, and climate patterns of cities and regions. These models generate new insights into the complex nature of SWMS and provide an evidence-based decision-making tool to future researchers and policy makers. Specifically, economic development (GDP), density factors (population, population density, and household size), sustainability initiatives, education, and regulation are all identified as positive drivers toward the targets of United Nations Sustainable Development Goal 12.publishersversionpublishersversionpublishersversionepub_ahead_of_prin

Studies in urban informatics: tools and techniques to explore socio-ecological urban systems

This work details the emerging discipline of urban informatics and the diverse set of tools, data and techniques necessary for the quantitative analysis of urban systems. Three studies are presented based on distinct data types including administrative data, user-generated data and sensor data. The first study focuses on urban waste management and demonstrates how existing administrative datasets can be used to forecast waste generation, which can be useful for optimizing waste collection efforts and developing future waste reduction strategies. The second study shifts from administrative data to focus on the benefits of public participation and the challenges of working with user-generated data. The final study presents a multi-week calibration campaign to evaluate calibration techniques and the quality of data generated by a low-cost air quality monitoring platform in order to increase the spatial resolution of PM2.5 measurements in an urban environment. The results from and evaluation of these studies highlight the potential for these urban data streams to provide new in-sight into socio-ecological urban systems, and create new opportunities for local governments to operate in a more effective, efficient and sustainable way

Households’ Knowledge, Attitudes, and Practices towards Municipal Solid Waste Disposal

Household waste contributes significantly to municipal solid waste (MSW) generation rates globally. This study evaluates households’ knowledge, attitudes, and practices (KAP) towards MSW disposal in the Wa Municipality, Ghana. The study applied both qualitative and quantitative research methods. Questionnaires and interviews were used to obtain information on households’ MSW handling practices and attitudes towards MSW disposal. 211 households responded to the questionnaires.  The study showed that majority of the households’ respondents in the Wa Municipality (40.8%) store their mixed unsorted waste in closed containers. Also, the study indicated that the most widely used method of solid waste (SW) disposal in the Wa Municipality was by burning, with 32.2% households resorting to this option. Furthermore, the study indicated that there was low knowledge of households towards waste reduction and source separation; 83.9% of the household respondents did not sort their waste for collection and did not practice waste reduction. By conducting investigations under some demographic characteristics, the study found a very weak correlation between demographic variables and KAP, however, age was associated with waste disposal (p-value = 0.003 < 0.05). The study, therefore, recommends that the municipal authorities should intensify education and the enforcement of waste disposal regulations for the attainment of sustainable household waste management in the Wa Municipality and Ghana in general

A knowledge-based framework to manage plastic waste in urban environments usimg multi-source data.

Debido al continuo aumento de la cantidad de residuos plásticos a nivel mundial, la definición de políticas eficientes de planificación urbana junto con una correcta gestión y recogida de los residuos domésticos pueden ser a menudo un reto muy exigente. Muchas ciudades y países se enfrentan a menudo con una inadecuada eliminación de los residuos plásticos, como los dos países en los que se centra esta tesis: India y Filipinas. En este sentido, India tiene políticas diferentes en función de su segmentación geográfica. Dos de los estados de dicho país que se analizan con más detalle son Punjab, donde la mayoría de las ciudades no tienen un contenedor de basura adecuado, y Gujarat, donde el uso e implantación de los contenedores municipales acaban de empezar. Esta tesis presenta un sistema colaborativo inteligente que se centra en la monitorización de los residuos plásticos a través de un enfoque novedoso para definir políticas que ayuden en el proceso de gestión de este tipo de residuos en entornos urbanos. El sistema propuesto se compone de contenedores domésticos inteligentes equipados con balanzas de peso y una aplicación inteligente para recoger y anticipar los residuos plásticos que se almacenarán en el contenedor en diferentes horizontes temporales. Por otro lado, el sistema es también capaz de genera rutas mediante un mecanismo de planificación que facilita a los recicladores la recogida proactiva de residuos en los hogares con diferentes medios de transporte. Los recicladores pueden utilizar las diferentes ubicaciones de los contenedores municipales de residuos plásticos que han sido previamente inferidas por nuestro sistema a través del análisis de datos abiertos socioeconómicos y demográficos. Este sistema inteligente ha sido evaluado en dos zonas urbanas de la India y Filipinas mostrando resultados convincentes. Gracias a la continua promoción mundial de los datos abiertos como método para acceder a datos transparentes, este estudio también ha utilizado datos abiertos para recuperar la demografía, el número de locales dentro de diferentes categorías, el número de segmentos de calles y la ubicación de los contenedores de cuatro ciudades occidentales de referencia: Nueva York, Málaga, Madrid y Stavanger. El objetivo principal de extraer los datos abiertos de estas cuatro ciudades es determinar la distribución de las papeleras en función de las variables mencionadas. Como prueba de concepto, hemos empleado estos datos para planificar un escenario de gestión de residuos urbanos en las ciudades objetivo de Filipinas e India. La comparación de las ciudades de referencia y las ciudades objetivo también nos permite ver que las zonas de la India parecen ser más familiares, como Stavanger, debido a la distribución de los locales, y que Quezon City tiene una actividad ciudadana similar a la de Nueva York, Madrid y Málaga. En concreto, se realizó un análisis de regresión lineal sobre los datos de las ciudades de referencia para determinar las variables relevantes y el coeficiente de determinación que mide la confianza en los modelos. También se aplicó el análisis de mínimos cuadrados ponderados a las diferentes variables obtenidas en los pasos anteriores, como la densidad de población, el número de segmentos de calles y los cuatro usos del suelo predominantes obtenidos mediante la aplicación del algoritmo de análisis de componentes principales. Con ello, se identificó el número de contenedores necesarios y propuestos en cada una de las ciudades objetivo. Por otro lado, la recogida de residuos en la mayoría de los países sigue basándose en métodos tradicionales con horarios fijos. Esto representa un problema, ya que una recogida de residuos inadecuada e ineficaz puede provocar contaminación y polución. También pueden surgir grandes preocupaciones entre la población cuando hay un tratamiento inadecuado de los residuos plásticos debido a problemas de recogida como, por ejemplo, la irregularidad de la misma. Como alternativa, se utiliza un contenedor inteligente con una báscula de alta resolución para controlar los residuos plásticos domésticos. También se diseñó una aplicación colaborativa para gestionar la recogida de residuos domésticos en las comunidades con necesidades especiales, como residentes afectados por Covid-19, personas mayores o con discapacidad. Este desarrollo incluyó además un algoritmo para prever la generación de residuos de plástico con el fin de disponer de una ruta de recogida optimizada para los recolectores de basura doméstica. A modo general, el sistema recoge el peso de los contenedores de las casas a través del sensor de peso. Estos datos se envían a un servidor backend que incluye un panel de control para visualizar los datos recogidos por el sensor, así como un algoritmo de planificación capaz de personalizar las rutas de los recicladores registrados en el sistema para que la recogida de residuos sea proactiva y no tradicional. Los datos utilizados para realizar las simulaciones se basaron en experimentos realizados a través de diferentes características demográficas como tipos de hogar y grupos de edad. La predicción del peso se introduce en el módulo que se utiliza para crear rutas para los recicladores. También se obtuvieron tres clústers basados en dichas características, cada uno representando un perfil particular de generación de residuos plásticos. La evaluación de la simulación se llevó a cabo en la ciudad de Quezon, Filipinas, donde se definieron ocho contenedores inteligentes domésticos y dos ubicaciones de recicladores, y cada contenedor se vinculó a un clúster particular. Se simuló un enfoque iterativo en el que se extrajo un experimento particular y se generó un número específico de subexperimentos. Los puntos de recogida junto con el registro de tiempo u horas de los recicladores se introdujeron en un algoritmo para la optimización de las rutas de recogida necesarias para los recicladores. Posteriormente, se calcula la tasa de recogida que indica el porcentaje de contenedores incluidos en la ruta que son recogidos por los recicladores antes de que se llenen. Los cálculos de cada ruta incluyen la hora de recolección y la hora de llenado real de cada contenedor. Tres medios de transporte diferentes, coche, bicicleta y a pie, fueron estudiados para estudiar dicha tasa de recogida. Los resultados muestran que la solución alcanzó una tasa de recogida media del 80%. Además, cuando se utilizan bicicletas y coches, las tasas de recogida aumentan con el mayor número de predicciones de contenedores. Con la integración del módulo de planificación urbana y el módulo de composición de rutas y contenedores inteligentes, los resultados muestran una tasa de recogida media superior al 80% para bicicletas, coches y a pie como medio de transporte. También se puede observar que el uso de los recicladores y los contenedores de residuos municipales en la misma zona, facilitaría un sistema sostenible que permite el uso de bicicletas y el desplazamiento a pie a las casas y los contenedores en lugar de en coche. En definitiva, se ha conseguido una solución colaborativa que ayuda a distintos colectivos en la recogida de los residuos plásticos domésticos. Así, se propone un contenedor inteligente ligero de alta resolución para captar y pronosticar la cantidad de residuos plásticos en los contenedores de cada hogar. Además, se definen diferentes técnicas inteligentes para generar rutas optimizadas para los recolectores de residuos domésticos y los recicladores registrados. Esto les permitirá llevar a cabo una recogida de residuos eficiente. También se determina el número de contenedores de plástico necesarios en una zona específica a través de datos abiertos y diferentes variables relacionadas con la planificación urbana y la gestión de los plásticos extraídos de ciudades referentes en la gestión de residuos urbanos.Ingeniería, Industria y Construcció

Experimental investigation and modelling of the heating value and elemental composition of biomass through artificial intelligence

Abstract: Knowledge advancement in artificial intelligence and blockchain technologies provides new potential predictive reliability for biomass energy value chain. However, for the prediction approach against experimental methodology, the prediction accuracy is expected to be high in order to develop a high fidelity and robust software which can serve as a tool in the decision making process. The global standards related to classification methods and energetic properties of biomass are still evolving given different observation and results which have been reported in the literature. Apart from these, there is a need for a holistic understanding of the effect of particle sizes and geospatial factors on the physicochemical properties of biomass to increase the uptake of bioenergy. Therefore, this research carried out an experimental investigation of some selected bioresources and also develops high-fidelity models built on artificial intelligence capability to accurately classify the biomass feedstocks, predict the main elemental composition (Carbon, Hydrogen, and Oxygen) on dry basis and the Heating value in (MJ/kg) of biomass...Ph.D. (Mechanical Engineering Science