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Optimización de la localización y recogida de residuos sólidos urbanos (RSU)

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2013-09-19
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Hoy en día se generan grandes cantidades de residuos, por lo que ha llegado el momento en el que hay que empezar a prestar atención a este hecho. La solución puede encontrarse en lo que se conoce como la regla de las tres erres (3R), reducir, reutilizar y reciclar los residuos sólidos urbanos (RSU). Encontrar la forma de recoger estos residuos de una forma óptima es la clave para un mejor reciclado y/o reutilización. Este trabajo pretende abordar directamente este tema, proponiendo una metodología para organizar la recogida de RSU empleando las herramientas que nos proporcionan los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Se han desarrollado diferentes modelos para zonas de uso residencial, con el análisis de redes para localizar, cubicar y recoger con menos coste los RSU trabajando en dos líneas,la óptima localización de los contenedores de RSU, diferenciándolos en eficiencia y equidad, y la recogida de ellos, sabiendo la existencia de diferentes condicionantes que harán variar los diferentes modelos, y llegando a construirlos para que sean más óptimos. [ABSTRACT]Nowadays big quantities of garbage are generated, so now is the time to start paying attention to this fact. The solution can be found in what is called the rule of the three R (3R), reduce, re-use and recycle the solid urban waste (SUW). Finding a way to collect these garbage optimally is the key for a better recycling and/or reutilization. This thesis wants to approach this topic directly, proposing a methodology to organize the SUW collection using the tools that the Geographic Information Systems (GIS) provide us. Different models for residential areas, with network analyst to locate, cube and collect the SUW with less cost have been developed working on two lines, the optimal location of the SUW’s containers, differentiating them in efficiency and equity, and the collection of them, knowing the existence of different conditions that they will vary the different models, and build some of them to be more optimal.
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Calificación obtenida: 9,5 (Sobresaliente)
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